压缩包内含吴恩达老师《Machine Learning》课程第三周的编程作业ex2所需完成的五个m文件。压缩包中所有编程作业均为本人独立完成，并尽量使用向量化计算，全部满分通过。

神经网络图解机器学习.pdf吴恩达深度学习笔记v5.44 图解机器学习 ,（日）杉山将著 ,P226 sample

该资源是吴恩达教授深度学习视频的配套笔记，全中文，简单实用，适合机器学习0基础爱好者进一步理解深度学习概念和实现方式等

自己学习吴恩达机器学习的总结，主要是关于梯度下降算法的一些推导与介绍，以及解释了，吴恩达课中没有解释推导的内容。

此文件是吴恩达深度学习课程第一课第三周编程所需的planar_utils.py文件，将压缩包下载，解压，将文件放在项目的路径下，就可以直接导入了。

斯坦福大学吴恩达机器学习word版本笔记，共十二万字，github搬运而来，方便大家下载。

网易公开课斯坦福吴恩达教授机器学习课程讲义，作业及解析，配合视频学习更加高效易懂，含有各种公式的推导步骤： [第1集] 机器学习的动机与应用 [第2集] 监督学习应用.梯度下降 [第3集] 欠拟合与过拟合的概念 [第4集] 牛顿方法 [第5集] 生成学习算法 [第6集] 朴素贝叶斯算法 [第7集] 最优间隔分类器问题 [第8集] 顺序最小优化算法 [第9集] 经验风险最小化 [第10集] 特征选择 [第11集] 贝叶斯统计正则化 [第12集] K-means算法 [第13集] 高斯混合模型 [第14集] 主成分分析法 [第15集] 奇异值分解 [第16集] 马尔可夫决策过程 [第17集] 离散与维数灾难 [第18集] 线性二次型调节控制 [第19集] 微分动态规划 [第20集] 策略搜索

吴恩达深度学习第一课第三周编程作业（含答案），使用jupyter notebook来完成

吴恩达LogisticRegression识别猫数据集，内置有两个h5格式的文件：训练集文件和测试集文件。