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第一周的主要内容分为三个部分：机器学习基础概念的介绍、一元线性回归和线性代数基础知识的回顾。
一、机器学习基础概念的介绍
1.机器学习的定义
第二个定义更为细化，要分清其中涉及的几个概念。
经验E：学习过程
任务T：设计目的
性能P：训练精度
2.机器学习的分类
监督学习：给算法的数据集，其中包含了正确答案，算法的目的是给出更多的正确答案。主要涉及的问题有回归和分类等。
无监督学习：给算法的数据集中没有任何标签，算法要从中找到某种结构。主要涉及的算法有聚类算法和鸡尾酒会问题算法等。
二、一元线性回归
1.基本模型
回归函数假设：一元函数 主要参数：theta0、theta1
代价函数：1/2的方差 目标：获得使代价函数最小时的参数theta0、theta1，构建预测方程
2.梯度下降算法
梯度下降算法的主要目标是通过迭代找到收敛点（代价函数的极小值点）。
j=0和1
代入代价函数：
梯度下降算法示意图：
其中，有一个需要考虑的问题：选择一个适当的学习率alpha-----------
如果太小，梯度下降将很慢。
如果太大，梯度下降将会在最小值点处徘徊，难以收敛甚至偏离。
三、线性代数基础知识的回顾
本部分主要介绍矩阵和向量的基本概念和运算，略。