吴恩达机器学习作业，包括MATLAB版和Python版。其中MATLAB文件夹中有原版编程作业压缩包，其中是有每个作业需要的没有编译的数据集。 机器学习-练习1 线性回归 机器学习-练习2 逻辑回归 机器学习-练习3 神经网络（前向传播） 机器学习-练习4 神经网络（反向传播） 机器学习-练习5 偏差与方差 机器学习-练习6 SVM 机器学习-练习7 聚类和降维 机器学习-练习8 异常检测和推荐系统

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朴素贝叶斯算法matlab代码用于机器学习的MATLAB 这是的代码存储库，由发行。 它包含从头到尾完成本书所必需的所有支持项目文件。 关于这本书 对于许多机器学习的研究人员和数学专家来说，MATLAB是首选的语言。 本书将帮助您为初学者使用MATLAB建立机器学习基础。 您将首先使用MATLAB环境进行机器学习来为系统做好准备，然后您将了解如何轻松地与Matlab工作区进行交互。 然后，我们将继续进行数据清洗，挖掘和分析机器学习中的各种数据类型，您将看到如何在绘图上显示数据值。 接下来，您将了解不同类型的回归技术，以及如何使用MATLAB函数将其应用于数据。 您还将探索分类技术，例如K最近邻分析和朴素贝叶斯算法，并了解决策树和规则学习者。 之后，您将深入研究无监督学习，并使用聚类方法（例如k均值方法和树状图）查找数据组。 您将了解神经网络的基本概念，并执行数据拟合，模式识别和聚类分析。 最后，您将探索特征选择和提取技术，以减少维度以提高性能。 在本书的最后，您将学习将它们放到实际案例中，涵盖主要的机器学习算法，并熟练使用MATLAB进行机器学习。 ##说明和导航所有代码都组织在文件夹

Loan_Default_Prediction：贷款违约预测的端到端机器学习过程，机器学习的最终项目ISpring2018 @ GWU

A First Course in Machine Learning(2nd)--Simon Rogers && Mark Girolami

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The Quest for Machine Learning的pdf版本，保证高清，便宜，能下载，不会只有一个正版链接

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用于sklearn和TensorFlow的学习，暂时没有中文版，内容详细，代码可用