有幸在曠視科技的大佬推薦下自學吳恩達（Andrew Ng）的機器學習課，小小地總結一下最近都學了點啥~
Week 1
1. 單變量線性迴歸（Linear Regression with One Variable）
2. 梯度下降法（Gradient Descent）
3. 線性代數相關介紹（矩乘、求逆、轉置）
Week 2
1. 多變量線性迴歸（Multivariate Linear Regression）
2. 正規方程法（Normal Equation）
3. Octave/Matlab基本操作介紹
Week 3
1. 邏輯迴歸（Logistic Regression）
2. 正則化解決過擬合（Regularization, Overfitting）
Week 4
1. 神經網絡的結構（Neural Networks）
2. 神經網絡的應用
Week 5
1. 神經網絡BP算法（Backpropagation）
2. BP算法的實踐（參數展開、梯度檢查、隨機初始化）
Week 6
1. 模型選擇，驗證集（Cross Validation Set）
2. 偏差與方差（Bias vs. Variance）
3. 查準率與查全率（Precision and Recall）
Week 7
1. 支持向量機（Support Vector Machines）
Week 8
1. K均值聚類算法（K-Means）
......