序第六周的内容是机器学习的训练方法。 我们已经学习了线性回归、逻辑回归、神经网络，本质上他们都是通过数据的输入，来习得一个预测函数。那么怎么来评估习得函数的好坏呢？如果一个预测函数很好的预测了训练数据，而对于新数据的预测却不准，那这就不是一

序一天两发，是因为这两次的练习内容都是神经网络，比较接近。 回顾第四周的作业，最后使用神经网络进行多分类预测的时候，Ng给出了训练好的Θ，本周的主要内容就是学习如何训练一个神经网络，最终得出Θ。 正向传播：Cost Function参考公式

序其实上周就做完啦，只是一直没写而已，对于这个Ng的ML课程，我希望能一直记录下去。 直到第三周，已经学习了线性回归和逻辑回归，它们可以用来实现二分类器，而且对于一些非线性分类也比较有效，例如： 但是对于非线性分类，他的Cost Func

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序一个月快过去了，总算是学完Coursera上的第三课了，其实我的进度比预期满了一周。这是第二次做Coursera的编程作业，对比大学课程的作业，Coursera的难度应该在中等甚至偏下，对我来说唯一的难度在于适应“新”，有以下几点： 新

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mac删除文件有两种方式： 使用Finder的移到废纸篓功能 使用rm命令 第二种方式删除的文件，不能在废纸篓中找到，也就是所谓的彻底删除 但是我们在使用terminal的时候，一般都会使用rm删除文件，那要是删错了不就完了？而且我们