完成机器学习公开课第一部分练习

12月断断续续地看着Andrew Ng的机器学习公开课视频，因为网速还有对细节太较真的毛病，进度一直很慢——当然这和我的基础比较薄弱以及还不适应全英文学习环境有关系。

这一阶段看的是回归问题。实际上这并不是一个复杂的问题，不过在学习的途中还要恶补相关的数学知识，花费的时间确实多了一点。

今天把第一部分练习完成了——完成前真的很没有自信，写完那几行代码都不敢提交，:-)。不过一路提交下来都是一次通过，心里算是有了点底气，嗯，要把基础打好。

回归问题的部分还有个逻辑回归没有看，不过从Rachel Zhang 的往年笔记来看，大都是我已经掌握的东西，看的时候过一遍就好，不要死抠细节了。我想快点看完回归问题的部分，因为很期待后面神经网络的部分。

当然，越往后面就越难了啊，也许到后面就会慢慢遇到真正的困难，我希望自己能坚持下去。

顺便说一下，利用Octave这样的工具来学习真的挺好的——当然，有Matlab更好，不过一来它是商业产品，能不用盗版产品最好就不用；二来它体积太大我的Mint分区塞不下。现在Octave能够满足我的需求，如果以后必须要用Matlab再说吧。