文件名称:matlab代码中向量的点乘-ML-Coursera:CourseraML解决方案
文件大小:35.44MB
文件格式:ZIP
更新时间:2024-06-12 11:14:53
系统开源
matlab代码中向量的点乘[ML-Coursera] 此仓库包含Andrew Ng提供的我的机器学习解决方案,可在Coursera上获得。 在没有我的解决方案的情况下找到实际的回购 Python程式设计作业 该存储库包含Andrew Ng教授教的编程作业的python版本。 这也许是最受欢迎的在线机器学习入门课程。 除了受欢迎之外,它还是任何有兴趣的学生可以上的最好的机器学习课程之一,以开始机器学习。 此类的一个不幸方面是编程分配是在MATLAB或OCTAVE中进行的,这可能是因为此类是在python成为机器学习中的通用语言之前进行的。 在过去的几年中,Python机器学习生态系统呈指数增长,并且仍保持增长势头。 我怀疑许多想开始机器学习之旅的学生也想使用Python来开始它。 出于这些原因,我决定用Python重写所有编程任务,以便学生从学习之初就可以熟悉它的生态系统。 这些分配与班级无缝协作,不需要在MATLAB分配中发布任何材料。 以下是这些作业分配的一些新功能和有用功能: 分配使用,与原始MATLAB / OCTAVE分配相比,它提供了直观的流程。 原始的赋值指令已被完全重写
【文件预览】:
ML-Coursera-master
----Exercise6()
--------utils.py(23KB)
--------Figures()
--------exercise6.ipynb(46KB)
--------Data()
----Exercise5()
--------utils.py(5KB)
--------exercise5.ipynb(251KB)
--------Figures()
--------Data()
----Exercise2()
--------utils.py(5KB)
--------Figures()
--------Data()
--------exercise2.ipynb(145KB)
----Exercise8()
--------exercise8.ipynb(48KB)
--------utils.py(9KB)
--------Figures()
--------Data()
----submission.py(4KB)
----Exercise1()
--------utils.py(2KB)
--------exercise1.ipynb(259KB)
--------Figures()
--------Data()
----requirements.txt(1KB)
----Exercise3()
--------utils.py(3KB)
--------Figures()
--------Data()
--------exercise3.ipynb(187KB)
----README.md(7KB)
----machinelearning.jpg(66KB)
----Exercise7()
--------utils.py(8KB)
--------Figures()
--------Data()
--------exercise7.ipynb(51KB)
----.gitignore(1KB)
----Exercise4()
--------utils.py(8KB)
--------exercise4.ipynb(118KB)
--------Figures()
--------Data()