Andrew Ng经典机器学习课程的Python实现（第1部分）

几个月前，我在Coursera（免费大型公开在线课程项目）上完成Andrew Ng机器学习的MOOC教学。对于任何一个想进入人工智能和机器学习世界的人来说，这都是一个很好的入门课程，但其中的项目是用Octave语言编写的。我一直想知道这门课如果用Python的话该有多么神奇，最终我决定重做一遍，这次用Python来完成。

在这一系列的博文中，我打算用Python编写程序。这么做有以下几个原因:

1、这会帮助那些想要Python版本课程的人；

2.、对于有些R语言爱好者来说，他们也愿意学习熟悉的那些算法的Python实现，那会受益匪浅；

基础知识

强烈建议你先看第1周的视频讲座，之后就应该对Python的体系结构有基本的了解。

在这一节中，我们将研究最简单的机器学习算法。

仅有一个变量的线性回归

首先是关于场景的描述。在这里，我们将仅用一个变量来执