我始终相信，学习不是一件孤独枯燥的事情！！---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------        今天记录两个内容：

本文介绍机器学习中重要的概念：梯度和梯度下降法，这是我们在学习MachineLearning算法时的核心概念之一，其实也就是我们在大学本科高等数学中的基础概念。

本文主要介绍机器学习/模式识别领域的一些术语、定义以及相关基础概念。在后续不断的工作学习中，博主还会整理一些比较重要的术语、概念更新到这里。

本文主要记录我在学习神经网络过程中的心得笔记，参考UFLDL Tutorial和Coursera ML，共分为三个部分：Representation：神经网络的模型描述；Learning：神经网络的模型训练；Code：神经网络的代码实现。

本文主要记录我在学习逻辑回归时的心得笔记，从假设函数、代价函数、优化方法等方面介绍了逻辑回归。

本文介绍机器学习中重要的概念：梯度和梯度下降法，这是我们在学习MachineLearning算法时的核心概念之一，其实也就是我们在大学本科高等数学中的基础概念。

本文主要整理自笔者在表情识别（emotion recognition）研究上的实验笔记资料，给出了表情识别常用的数据库，论文资料，识别方法，评价指标，以及笔者的实验笔记和实验结果。与读者分享，欢迎讨论。