老戴上午又是讲贪心又是讲动态规划，乱死了，部分背包好简单啊，还没讲到01背包就下课了。
交掉了英语summary，12/15，排第四，实在升不上去了啊。批改网还不错，种草了。
Matlab注册好了，明天用起来。晚上快被coursera整死了，电脑改了host也能看了。
iteration 迭代
converge 收敛
automatic convergence test
assumption
feature scaling可以让contour map不那么skew，gradient descent的时间更快
mean normalization也是统计里面的方法，让各个feature的取值范围保持在同一个数量级
learning rate可以画迭代次数和J(θ)的函数来观察函数收敛的速度
选择一个好的特征有利于建立一个好的模型
Polynomial regression多项式回归可以通过combine feature转换为线性回归，喵啊
normal equation 不需要归一化，直接算
奇异矩阵可以帮忙发现多余的feature；训练ji小的时候，可以正则化
implementation
6.5 晴 背包 多元回归
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