Stanford Machine Learning by Andrew Ng。Week 1-Week 3讨论贴

经地里部分童靴的要求，ML的讨论帖也开了~


鉴于这个课现在已经进行到Week 4，前三周的讨论就集中在这个帖子吧。

贴作业时一定要把前三周的都贴在同一个回复里，只需要贴编程的作业。同样有学分奖励。

这门课前几次地里都开过贴，地里也有不少童靴已经跟过，这轮大家有什么不明白的问题正好有人可以解惑~

Andrew很多内容讲的比较浅，所以鼓励大家深入讨论一周的内容，分享相应的资料。

大家觉得好的课程，完全可以自行开贴进行讨论，开贴有大米奖励。
如果大家发现在某些课程更新新一周三天后我还没有开该周讨论帖，也可以自行开贴。同样有大米奖励。

sigh，那我就掉节操地再求个学分吧lol

终于有机会跟着学Andrew Ng的ML了，跟了前面三周，觉得各个模型的数理部分简单得过分，不过用来梳理思路还是很不错的。
本来想法很宏伟，是想边上这门课边看Andrew Ng的CS 229材料和看他在Stanford那个偏理论版本的vedio。
但是发现自己最近要各种忙毕业、签证和论文的事情，还很贪心地跟了其他基本公开课，时间完全不够用，想一口气搞定Andrew的ML果断是想多了。。
目前只能是每周跟这个vedio,然后扫作业了，希望暑假的时候可以抽时间出来再仔细研究理论部分吧。

这个课确实有点太简单了，学完离可以看论文做研究还有很大一段距离。不过正好适合入门，Machine Learning并不缺全而难的教材，缺的就是这种入门而精要的指引，学完后继续看那些教材会轻松很多。

跟风上传一个涨涨分
确实很轻松，矩阵运算一下就好了，作业说明里连在哪里改都写好了

对于入门来说很好啊！

哎呀~刚好就适合我这种小白入门~~
就是它啦!

分享一下，今天才开始跟

Deadline拖延症太严重，立此存照，下不再犯。

P.S. 1是因为搞忘submit了……