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，

coursera上吴恩达的《machine learning》的所有大作业Code,仅供大家参考之用。

Python-OpenCV-运动检测 Proyecto Coursera： ：

Discrete_optimization_coursera 离散优化 Coursera 此文件夹包含主要用于 Coursera 上的离散优化课程的不同离散优化技术的实现。

coursera的吴恩达的课编程练习所需的所需包和数据，可以方便学员自己在本地练习

吴恩达老师的深度学习课程的第五部分——序列模型的课后作业，最后一周作业（包括课后的quiz和编程作业）都在里面，因为文件限制，只能分开上传。是搬运别人的资源，自己做了，感觉很不错。当时找资源时，各种痛苦，也受到了好心人的帮助，没有恶意抬高资源分数且内容全面。希望大家学习快乐~~

吴恩达老师的深度学习课程的第五部分——序列模型的课后作业，前两周作业（包括课后的quiz和编程作业）都在里面，因为限制上传大小，所以分开上传。是搬运别人的资源，自己做了，感觉很不错。当时找资源时，各种痛苦，也受到了好心人的帮助，没有恶意抬高资源分数且内容全面。希望大家学习快乐~~

Mathematics-for-Machine-Learning-Coursera:我对Coursera作业的回答

神经网络实现分类matlab代码用于机器学习的神经网络 实现Geoffrey Hinton教授讲授的课程“神经网络机器学习”的项目。 作者：王健、唐少 贡献：用python代码代替本课程默认的matlab，得到每个项目的数值结果并回答问题。 编程作业 1：感知器学习算法 使用感知器学习算法对四个二类数据集进行分类。设置迭代次数等于5作为示例 数据集 1 的结果： 数据集2的结果： 数据集3的结果： 数据集4的结果： 左图显示了数据集和由感知器的权重给出的分类边界。 反例显示为圆圈，而正例显示为正方形。 如果示例为绿色，则表示该示例已按提供的权重正确分类。 如果它是红色的，那么它就被错误地分类了。 中间的图显示了迄今为止感知器算法在每次迭代中所犯的错误数量。 右图显示了到一些非常可行的权重向量的距离（如果提供了一个）（注意，这些权重向量可以有无数个）。 分类器出错的点显示为红色，而正确分类的点显示为绿色。 我们可以看到data1、data3可以线性分离，而data2和data4不能。

COURSERA学习成果认证研究以及对我国开放大学建设的启示.pdf