Machine learning的课程还是学习了那些，今天练车一上午就没了，下午又练了会回家后太困，因为早上起得早就睡了有一个半小时（猪吗我是？）。论文又挤牙膏写了1小时左右，写作真的是炒鸡实用的一个技能啊啊啊！
今天可以分享的内容是关于通过gradient descend方法得到使得cost function的值最小对应参数的过程，其实就是同时更新两个参数（单一变量线性回归的Hypothesis只有两个参数），更新的快慢可以用与参数偏导数相乘的learning rate进行调节，如果learning rate过于大，那cost function的值可能越变越大，称之为 It may fail to converge, or even diverge（不仅收敛不了，还发散），如果learning rate过于小（baby step），其实没什么大问题，就是要花一些时间多走几步才能达到收敛的状态罢了。learning rate值的设置还是有点学问的，默认好像是0.2，我貌似记得......
关于learning rate的值，它是个定值也是不影响最后收敛的效果的，Andrew老师还特别强调了，这是因为偏导数的值是会越来越小的，所以参数变化的也越来越慢，当偏导数为0的时候，也就是到达local minimum的时候，参数的值也就不会发生变化了，也就是收敛了。
还有一个很关键的知识点，那就是linear regression model是没有local minimum的，它的cost function长的像一个碗的形状（bowl shape）这就意味着对function的参数赋予什么样的初始值并不会得到不同的训练结果。
如果有些model存在多个local minimum，最后到达的是不是global minimum就要看参数初始化的值是什么了，出发地点异常重要，不过也是看运气????了。
最后就是”batch gradient descend“的概念，其实就是参数每更新一次就需要用上所有的训练集（training set），Each step of gradient descend uses all the training examples。
一周的课程就剩下Linear Algebra没有学习，希望明天可以学习完！之后再继续码字！