本内容按照吴恩达公开课《Machine Learning》的 Lecture Slides 进行分类，每一个H1标题对应一个Lecture Slide，每一个H2标题对应Lecture Slide中的一个小章节。

本内容是课程的简化总结，适合已经了解机器学习基本概念的人进行回顾以及查漏补缺。

9 神经网络: 学习

9.1 损失函数

9.2 反向算法

9.3 反向算法直觉理解

9.4 实操笔记：展开参数

9.5 梯度检查

9.6 随机初始化

9.7 总结

9.8 反向传播例子：自动驾驶（optional）