今天 Coursera 上的 Machine learning 开课了. 后面还有一个 Compiler 课程.

[typing]

期待好久了. 看自己的那些同学们搞的火热, 我也挺好奇, 这次入门一下.

此外我还有一个Upcoming的课程, 是Compiler, 也在coursera, 3月17日开课. 听其他同学推荐也非常不错.
Compiler是我大学就学过的, 这次只为练手.

[mikewoo]

@oldcai 拖延症的路过，刚刚才把题目做好，考试数据是什么啊
我做的结果跟@arbipher 一样，

[oldcai]

@mikewoo 嗯，后来改好了参数我也一样了。
不过也不叫考试数据吧，我说的有问题。是作业数据，是提交的时候打印出来，然后看到的。

[oldcai]

@arbipher
@mikewoo
嘿，你们的ex1_multi.m的习题里面的预测结果normalEqn的结果和gradientDescent一样么。
我提交的作业中，Gradient Descent for Multiple Variables和Normal Equations的结果是正确的，但是预测出来的那个1650平方尺，3个卧室的房子差价有几个数量级。。

[arbipher]

@oldcai

heta computed from gradient descent:
334302.063993
100087.116006
3673.548451

Predicted price of a 1650 sq-ft, 3 br house (using gradient descent):
$289314.620338


Theta computed from the normal equations:
89597.909542
139.210674
-8738.019112

Predicted price of a 1650 sq-ft, 3 br house (using normal equations):
$293081.464335

我的结果，没有几个数量级的差价。

[arbipher]

我每次回这个帖子的时候，v2ex都正好被Chrome的StayFucosd插件把block，然后我得用Safari再打开看一遍到底有没有发出去。。。

[oldcai]

@arbipher 哟西，看样子还是我学的不牢，估计哪里又出问题了，谢谢，我继续琢磨下。

[oldcai]

@arbipher 好奇怪，是不是我的式子列的不对呀
用的你的theta的数据，两个都是同样的算法，可是就是差别几个数量级呢
[1 1650 3]*[334302.063993;100087.116006;3673.548451] = 1.6549e+08
[1 1650 3]*[89597.909542;139.210674;-8738.019112] = 2.9308e+05

[arbipher]

@oldcai
[1 1650 3]*[334302.063993;100087.116006;3673.548451] = 1.6549e+08
这个式子不对。sigma呢。

[oldcai]

@arbipher 嗯嗯，我明白了，还要在原X基础上-mu并且./sigma，谢谢，预测结果已经相互接近了。
感觉真爽～

[typing]

今天收到了Machine Learning的结业证书. 一段旅程结束了.