機器學習的學習筆記（0）

從 02/22 開始學習 Andrew Ng 的機器學習課程。從 「What is machine learning」，到「Linear Regression」，「Logistic Regression」,"Regularization"。今天也完成了第一和第二個 programming assignment。之前也在 Udacity 上學過 Machine Learning 的課程，也重溫了 Descriptive Statistics， Inferential Statics，以及 Linear Algebra。Udacity 上的程序是用 Python 寫的，Andrew 更加推薦用 Matlab / Octave 來快速的搭建模型以驗證 idea 的正確性。Matlab / Octave 的矢量運算真的可以大大的縮減和優化代碼，讓你的代碼更接近於演算法本身。當然，剛開始的時候還是有些不習慣的，老是習慣性的會想到 for loop，呵呵。但是一旦上手後，vectorization 的簡潔優美真是讓人折服。

為什麼要學習 machine learning？其實，我在上一篇文章（https://zhuanlan.zhihu.com/p/33864488）里已經講到。之前做的一些數據分析，BI 系統還是太簡單了，沒有太多的 intelligence challenge。我是真的有興趣去學習這個領域，看到自己的代碼正確的跑起來，看到自己一點點的進步，真的很高興。人生既長且短，為什麼不做一些讓自己開心的事呢？

先貼幾張程序運行好的圖。

The following pics are for exercise 1.

The following pics are for exercise 2.

If you happened to be learning the same course, you know what I am talking about and you know these pics above.

好了，今天就寫這麼多了，作為我機器學習筆記的前言。

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