吴恩达《机器学习》课程作业实现及课件笔记资料
| 序号 | 项目名称 | 备注 |
|---|---|---|
| 1 | Handouts | 吴恩达机器学习课程PPT |
| 2 | ex01-LinearRegression | 线性回归 |
| 3 | ex02-LogisticRegression | 逻辑回归 |
| 4 | ex03-NeuralNetwork | 手写数字识别（基于逻辑回归和神经网络） |
| 5 | ex04-NNbackPropagation | 神经网络、反向传播算法 |
| 6 | ex05-BiasVsVariance | 偏差与方差 |
| 7 | ex06-SVM | 支持向量机 |
| 8 | ex07-KmeansAndPCA | 聚类和降维 |
| 9 | ex08-AnomalyDetectionAndRecommendation | 异常检测和协同过滤 |
| 10 | 机器学习个人笔记完整版v5.52.pdf | 课程笔记 |
| 11 | Programming Exercise(代码作业).pdf | 作业合辑 |
注：编程实现基于Python3.7（ipynb版或py版）
吴恩达《机器学习》课程
课程地址: https://www.coursera.org/learn/machine-learning
部分学习资料来源: https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes
说明: 本项目最近更新于2022/5/25