Week 1 的内容主要有：

  1. 机器学习的定义
  2. 监督式学习和无监督式学习
  3. 线性回归和成本函数
  4. 梯度下降算法
  5. 线性代数回归

主要是了解一下机器学习的基本概念，重点是学习线性回归模型，以及对应的成本函数和梯度下降算法。

以上两幅图基本上就是week 1 的重点了。

下文是我做的比较粗糙的一个关于week 1 的总结。其中线性代数部分就省略掉了，大学里基本都有学过矩阵相关的操作。

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