b站看课，然后做的笔记，里面有什么问题可以私信我交流交流

吴恩达机器学习笔记2（自制版）

吴恩达机器学习笔记3（自制版）

吴恩达机器学习笔记、代码、数据

∗∗∗ 点击查看 :吴恩达机器学习 —— 整套笔记+编程作业详解 ∗∗∗\color{#f00}{***\ 点击查看\ :吴恩达机器学习 \ —— \ 整套笔记+编程作业详解\ ***}∗∗∗ 点击查看 :吴恩达机器学习 —— 整套笔记+编程作业详解 ∗∗∗ 作业及代码：https://pan.baidu.com/s/1L-Tbo3flzKplAof3fFdD1w 密码:oin0 本次作业的理论部分：吴恩达机器学习（七）支持向量机 编程环境：Jupyter Notebook 1. 线性 SVM 任务 观察惩罚项系数 C 对决策边界的影响，数据集：data/ex6data1.mat 在理论部分，

CS229 吴恩达机器学习 习题大作业答案 problem sets 04 PS04（输出结果语音，欢迎指教）ICA 鸡尾酒晚会语音分解的例子

https://blog.csdn.net/meijie2018_1/article/details/90712557

一共8个课时的数据

本课程提供了一个广泛的介绍机器学习、数据挖掘、统计模式识别的课程。主题包括： （一）监督学习（参数/非参数算法，支持向量机，核函数，神经网络）。 （二）无监督学习（聚类，降维，推荐系统，深入学习推荐）。 （三）在机器学习的最佳实践（偏差/方差理论；在机器学习和人工智能创新过程）。 里面包含了自己的学习笔记，希望对你们有帮助

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。