Coursera机器学习课程课后作业 ,国内下载比较慢
2022-06-05 15:14:33 495KB Coursera 机器学习
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作业 2 涵盖第 3-6 周 概述 此作业将基于原始视频服务中的想法,添加客户端的 OAuth 2.0 身份验证和“喜欢”视频的能力。 要完成此作业,您必须允许用户使用 OAuth 2.0 密码授予流程进行身份验证。 通过身份验证后,用户必须能够喜欢/不喜欢视频,以及按名称和持续时间搜索视频。 此外,视频数据必须存储在 Spring Data JPA 存储库中。 最后,所有通信都必须通过 https 端口 8443 进行。在嵌入式 Tomcat 实例上设置 HTTPS 的代码包含在 Application 类中。 您应该注意,此分配还需要在第一个分配中使用的概念,例如请求/响应正文中的请求映射和 JSON 编组。 警告 在任何情况下,您都不应在生产应用程序中使用包含的密钥库!!! 在任何情况下,您都不应在生产中“按原样”使用此应用程序!!! 运行应用程序 请仔细阅读说明。 要运行应用
2022-06-05 12:27:22 272KB Java
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Coursera上吴恩达(Andrew Ng)机器学习课程PPT,人工智能深度学习入门必备。
2022-05-24 17:33:10 104.18MB ppt 机器学习 人工智能
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ML4T_coursera Coursera上的计算投资类
2022-05-24 16:28:18 345KB Python
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Accelerated_Computer_Science_Fundamentals_Specialization:Coursera上的Accelerated Computer Science Fundamentals专业化的一组实践和演示代码
2022-05-07 21:58:20 69.37MB python computer-science algorithm data-structures
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coursera吴恩达机器学习课程作业自写Python版本,使用jupyter notebook实现,使代码更有层次感,可读性强。 本repository实现算法包括如下: 线性回归: linear_regression.ipynb 多元线性回归:linear_multiple.ipynb 逻辑回归:logic_regression.ipynb 正则化用于逻辑回归: logic_regularization.ipynb 模型诊断+学习曲线: learnCurve.ipynb 一对多分类模型:oneVSall.ipynb 神经网络模型:neuralNetwork.ipynb SVM分类器:svm.ipynb kmeans聚类:kmeans.ipynb pca降维:pca.ipynb 高斯分布用于异常检测:anomaly_detection.ipynb 协调过滤推荐算法:Collaborative_Filter.ipynb
2022-04-13 12:05:30 71.52MB matlab python 开发语言 机器学习
使用Octave完成,包含原题目的压缩包(从Coursera官方课程下载的原版)和必做部分所有满分解答,必要部分附有注释,可供参考。
2022-03-25 18:47:43 57.84MB 机器学习 coursera
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coursera machine learning机器学习编程作业答案
2022-03-11 16:46:51 28.92MB coursera machine learning
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Coursera 机器学习课程作业答案,资源中整理了自己学习NG在Coursera讲授的机器学习课程的作业,是在原有的作业下载文档之下完成,如有需要,可下载参考。
2022-03-01 11:21:19 28.93MB 机器学习答案
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机器学习数学 由于Coursera荣誉代码,绝不会共享证书所需的分级作业和考试 请注意,有时github不会加载.ipynb文件或对矩阵使用不正确的图表,请随时下载并在自己的阅读器中使用 我的资料库的目的是为学生提供机器学习的基础数学(特别是那些在帝国理工学院伦敦机器学习数学课程的学生)一些有用的资源,并提供一些指南来指导该课程中的实践练习。 该存储库涵盖以下主题: 线性代数 多元微积分; 主成分分析(PCA)。 基本课程说明(来自帝国理工学院伦敦课程) 对于许多机器学习和数据科学的高级课程,您会发现需要重新学习数学的基础知识-您以前在学校或大学学习过的东西,但是是在另一种情况下讲授的,或者不是很直观,因此您很难将其与计算机科学中的使用方式联系起来。 该专业旨在弥合这一差距,让您快速掌握基础数学,建立直觉的理解并将其与机器学习和数据科学联系起来。 在有关线性代数的第一门课程中,
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