Introduction
1. What is Machine Learning：
1). Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.
2). A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E.
2. Supervised Learning VS Unsupervised Learning
监督学习和非监督学习之间最本质的区别就是训练数据是否有标签，有标签就是监督学习，否则称为非监督学习，也称为聚类(clustering)
3. Regression VS Classfication
回归问题是连续数据上的模型构建问题，例如房价与面积的关系；分类问题是离散数据上的问题，例如是否恶性肿瘤与肿瘤大小的关系。
Model and Cost Function
1. a function h: X->Y so that h(x) is a "good" predictor for the corresponding value of y. We call function h a hypothesis. 这里使用的是线性回归。
2. Cost function is introduced to mesure the accuracy of the hypothesis function. 最常用的是"Squared error function"。
3. 通过选取符合的model function并通过找到一个最小的cost function, 来得到model function中的各个参数大小，从而建立机器学习模型。
Gradient descent
Gradient descent is a method for finding the minimum of a cost function.
多参数必须做到同时更新。如果非同时更新，可能结果也对所以不会注意到，但是会有微小的不同。
如果学习率太小，下降的慢，迭代次数多。
如果太大，可能无法收敛甚至发散（一步太大）。
容易达到局部最低点（和初始值有关），此时导数为0，会停止下降。当接近最低点时，步长会自动变小，因此没有必要减少学习率，固定即可。
由于线性回归的代价函数都是凸函数（碗形），因此用梯度下降法都能得到全局最优。
