教輔說這週的作業是史上最難，果不其然，我花了好久好久才完成….好吧其實也沒有很難，就一開始的cost function卡了很久，後面倒是挺順利的，簡單地調了幾遍就過了，現在第五周完成了，還有1個小時第六周就過期了。。。路漫漫，是真的。
機器學習的本質在於通過大量資料的訓練，使計算機能夠擁有人類的某種能力，比如識別數字、開車，正如人類有認知錯誤一樣，計算機學習以後的識別也會有些偏差。比如讓它識別10個數字，它可能對了9個，錯了乙個，我們希望它識別100個數字的時候也只錯乙個，這就是識別的優化。cost function就是那些造成偏差東西，而我們要減少偏差，就是要最小化這個cost function，這是從第一周就開始的機器學習基本思想。
上面介紹了cost function的本質，具體怎麼構成這個方程可能涉及了很多高深推理，ng教授也只是給了方法，他承認很多機器學習的工作者知道的也不多，會用這些方法，會用fminunc函式就賺了很多錢，我這裡就回顧一下教授教的方法吧。j(
θ)=1
m∑i=
1m∑k
=1k[
−y(i
)klo
g((h
θ(x(
i)))
k)−(
1−y(
i)k)
log(
1−(h
θ(x(
i)))
k)]
呼…這個公式很長，但由於它是在之前線性回歸方法的cost之上進一步發展出來的，所以理解上去不是很難。原來的cost function是這樣的： j(
θ)=1
m∑i=
1m[−
y(i)
log(
hθ(x
(i))
)−(1
−y(i
))lo
g(1−
(hθ(
x(i)
)))]
出現不同的原因在於，之前要實現的功能，比如**房價，只需要輸出乙個數字（表示**）即可，而現在不一樣，之前的文章也提過，輸出的是該影象屬於10中不同種類的概率，所以偏差需要把這10個種類對應的偏差都加起來。
上一周用於識別的方法是層層計算，得出的概率找最大的，最大值的索引就是所在分類，比如向量v中第4個分量最大，那麼可以得出結論v對應的影象上是數字4. 這周介紹了乙個新的方法叫做backpropagation, 工作原理是這樣的：取一組訓練集合（就是一張畫素資料存在 x(
i)中的和它顯示的數字 y(
i)）, 正方向按照上一周的方式算過去，再反過來計算
δ 和
δ 的值，依據他們倆來得出梯度，用函式fminunc多次迭代….
就一種方法而已，怎麼算的wiki裡都有，我**也通過了，我就不介紹了，今天洗洗睡了。
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