今天开始学斯坦福大学的机器学习课程，争取看看能不能保证每天听一节

课程链接：http://v.163.com/special/opencourse/machinelearning.html

# 1-机器学习的动机和应用
网址[http://v.163.com/movie/2008/1/M/C/M6SGF6VB4_M6SGHFBMC.html]

[0:00] 课程介绍，老师、助教介绍
[2:00] 机器学习介绍
[3:20] 小调查，50%学生来自CS，剩下各学科都有一些
[5:10] 对机器学习的一点认识：个别得意东西很难写程序，学习型算法是可以的
[9:45] 这门课的几个目标
1. 理解机器学习让人兴奋的地方
2. 学生将机器学习用在自己感兴趣的地方
3. 有能力开始机器学习的研究
[10:35] 先修课程
1. 基本CS知识，数据结构，写代码
2. 基本概率统计知识
3. 基本线性代数
[12:50] CS229是电视课程，课程信息、作业介绍
[16:00] 建议大家组建学习小组
[18:00] 作业不要作弊
[19:40] 其中考试时间
[20:00] course project,一个研究性项目，用在自己的领域或者选个问题用ML研究它，
目标是可发表的研究成果
往年同学的，放网站了一些项目
最多三人一组
[23:45] MATLAB或OCTAVE 完成一些算法作业
[26:40] 讨论课
[28:15] QA
[31:30] Machine Learning Definition
Field of study that gives computers the alility to learn without being explicitly

programmed.
[36:00] 这门课有四个部分,并举例
1. supervised Learning：给算法提供了标准答案
2. Learning Theory:学习理论
3. [50:15] Unsupervised Learning:没有答案，在里面找一些结构;聚类算法，常用于社交网络研究
4. [62:25] Reinforcement强化学习：定义好的行为和坏的行为，然后用学习型算法
[67:30] QA