注：这是我在“我爱公开课”上做的学习笔记，会在52opencourse和这里同步更新。随着Coursera和Udacity这样的注重交互式的网络课堂的兴起，相信传统教育模式即将遭到颠覆。欢迎大家在52opencourse这个问答平台上进行交流，希望能为大家提供一个开放、免费、高质量以及世界级的公开课中文交流平台和桥梁。
以下转自原文: Coursera公开课笔记: 斯坦福大学机器学习第一课“引言(Introduction)”
Coursera上于4月23号启动了6门公开课，其中包括斯坦福大学于“机器学习”课程，由机器学习领域的大牛Andrew Ng教授授课：
https://www.coursera.org/course/ml
课程刚刚开始，对机器学习感兴趣的同学尽量注册，这样即使没有时间学习，获取相关资料特别是视频比较方便。
由于工作繁忙的缘故，这批科目里我主要想系统的学习一下“机器学习”课程，所以计划在52opencourse和52nlp上同步我的机器学习课程笔记，一方面做个记录和总结，另一方面方便后来者参考。
Coursera上机器学习的课程学习过程是这样的：看Andrew Ng教授的授课视频或者看看课程相关的ppt；答系统随机出的题，一般5道题，单选、多选甚至填空，满分5分；编程作业，需用Octave(和 Matlab相似的开源编程语言)完成，提交给系统得分，在规定时间内完成，均取最高分，超过规定时间会对得分打折。
第一周（4月23日-4月29日）的课程包括三课：
- Introduction(引言)
- Linear Regression with One Variable(单变量线性回归)
- (Optional) Linear Algebra Review(线性代数回顾)(对于线性代数熟悉的同学可以选修)
4月30日是答题(Review Questions)截至时间。
以下是第一课“引言”的PPT课件资料，视频可以在Coursera机器学习课程上观看或下载：
以下是本课程的学习笔记，除了参考机器学习课程本身的内容外，还参考网上其他资料，特别是维基百科来做注解，欢迎学习该课程的同学在“我爱公开课”上进行探讨。
