上一篇笔记其实是在看过网易公开课上的课程后写的，程序甚至数据等等都是自己在没有什么资料的情况下编出来的，现在转战coursera.org平台，同样的老师，几乎同样的课程，但毫无疑问coursera上的用户体验好多了，包括一个课程需要的quiz，exercise，wiki甚至一个小型的bbs，上面能发现来自世界各地的与你一起学习的人，建了一个QQ群，就汇集了来自许多地方的中国人，甚至包括来自HK,*,USA,UK的华人，感觉很新鲜。
秉着认真的态度，我有重新学习了看过的课程，许多之前不明白的地方引刃而解，系统地完成了第一个program exercise，感觉很有收获，顾作笔记2.
exercise主要还是对liner regression 的代码化，但代码，怎么说，因为是按照给出的格式写的，所以更加规范化了。
ex1主要是对针对一元一次函数的拟合，主要需要完成的函数包括
plotData(X, y);
computeCost(X, y, theta);
gradientDescent(X, y, theta, alpha, iterations);
完成起来难度不大，但第一次交没过，原因是我自己修改了alpha的值，导致虽然答案正确但是过程变化趋势不正确，后修改过之。后面针对多features的拟合其实和这个可以用同一套代码，就随便贴贴吧。
J =(X*theta-y)’*(X*theta-y)/2/m; 这是computeCost中的主要代码，因为文档建议Octave尽量不要用枚举，随意我采用了矩阵的方式。
theta_temp=theta;
for j=1:size(X,2)
for i=1:m
theta_temp(j)=theta_temp(j)+alpha/m*(y(i)-X(i,:)*theta)*X(i,j);
end
end
theta=theta_temp;
补注：在这之前没看V号课程视频，所以这里还是有些复杂，最后我全部把它矩阵化了，结果一句就足够了：
theta=theta-alpha/m*X’*(X*theta-y);
不得不感叹线性代数的简便性啊
这是gradientDescent中的主要代码部分，因为要simultaneously decrease theta，所以得用临时数组存起来，当然以前也长干这事，并没有什么难度
下面是效果图
最后还实践了Normal Equations，主要就是一个公式的应用
不得不说Normal Equations确实要快很多，但是正如课上讲到的，以后将会有许多机器学习算法不能用到它。个人感觉matlab上的拟合就是用的Normal Equations来实现的。
总的来说，exercise的难度不大，但却是我第一次提交exercise，想在也算熟悉了coursera上的流程了。有些贪多报了三门课，准备以后再学Model Thinking，怕实在吃不消，我会坚持下去吗，当然，我会坚持下去。
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