文件名称：l-曲线matlab代码-coursera-machine-learning:课程机器学习
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更新时间：2024-06-13 02:41:32
系统开源
l-曲线矩阵代码机器学习 此回购包含了我的课程，该课程由斯坦福大学的Andrew Ng在Coursera平台上教授。 该课程需要约60个小时的时间投入。 本课程通过动手方法介绍了机器学习的基础知识：它解释了基本概念，给出了它们为何起作用的直觉，同时接触了最少的数学知识。 通过一系列编程作业，学生可以熟悉这些概念。 :warning: 关于荣誉码的注意事项 虽然我试图使此回购协议尽可能低调，但已将其暂时公开。 如果您是该课程的当前注册学生，并且偶然发现了此回购协议，请看一下：：请仅将此回购协议的内容用作参考，请勿复制任何代码。 讲课 本课程的主题大致分为四类： 第一类遍历学习算法的基本组成部分，并包含一些常见的有监督学习算法的样本，例如线性回归，逻辑回归，神经网络和支持向量机。 第二类涵盖使机器学习系统正常运行的概念和实用工具。 示例包括偏差和方差，L2正则化，误差指标以及学习/验证曲线的概念。 第三类包括一些常见的无监督学习算法，例如k均值聚类，降维和高斯混合模型。 最后一类包含其他主题，包括推荐系统如何工作（例如，基于内容的模型，协作过滤），如何执行大规模机器学习（例如，梯度下降的变体，在线学习和