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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

Deeplearning深度学习笔记v5.53 吴恩达机器学习笔记更新--在这 5 堂课中，学生将可以学习到深度学习的基础，学会构建神经网络，并用在包括吴 恩达本人在内的多位业界顶尖专家指导下创建自己的机器学习项目。Deep Learning Specialization 对卷积神经网络 (CNN)、递归神经网络 (RNN)、长短期记忆 (LSTM) 等深度学 习常用的网络结构、工具和知识都有涉及。

吴恩达深度学习课程的全部手写笔记，包括神经网络与深度学习，改善深层神经网络、结构化机器学习项目、卷积神经网络和序列模型共五门课。对于其中可能存在的笔误、错误、不当之处，如果阅读过程中发现，可以私信我。小白刚刚接触计算机视觉，很多理论知识还不甚理解，各位大佬见谅

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吴恩达深度学习课程第二课第三周编程作业及相关文件。

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