分类
监督学习 supervised learning
“right answer” for each of our examples in the data
regression(回归) ：predict a real-valued output
classification(分类)：predict discrete-valued output (类似于0、1问题)
无监督学习 unsupervise learning
数据未标记，类别未知。
计算机自己根据样本间的相似性对样本集进行分类
如何看懂一篇机器学习论文
symbols
m = number of training examples
x’s = “input” variable / features
y’s = “output”variable / “target” variable
(x,y) - one training example
(x^(i) , y^(i)) - the i training example ( i 表示索引，不是幂)
hypothesis（假设，机器学习术语— 输出函数）
univariate 单因素
编程环境
Octave
最好是.exe 正常安装，不然其他还需要编译。
官网：http://www.gnu.org/software/octave/#install
镜像：https://mirrors.kernel.org/gnu/octave/
Octave语法疑点
对 Octave中 A*B A.*B 这两种矩阵相乘做一个理解：
举例：
a = [1 2 3;4 5 6]
b = [1 1 1;1 1 1]
c = [1 ; 1; 1]
分别做 a*b a.*b a*c a.*c ,结果如图
然后更换a、b的值，结果如下
可以得出： A.*B 是 矩阵A中的元素 × B中对应位置的元素
A*B 是 线性代数中矩阵相乘的实现，即要满足 A的列数 = B的行数
补充：A‘ * B 只是A的转置矩阵再与B相乘。