吴恩达老师机器学习课程对应整理的笔记，很详细~

吴恩达AI 深度学习教详细笔记 强推

吴恩达传统机器学习作业代码（python jupyter）：线性回归、逻辑回归、神经网络、SVM、Kmeans决策树和自动调参数 吴恩达老师的机器学习课后习题Python 包含有8个单元，附带数据集，轻松入门机器学习。 适合人工智能专业初期的同学

利用最简单的逻辑回归分类识别猫，包含了训练样本的数据集，训练样本能达到90%准确度，测试样本40%，毕竟是最简单的，但能体会权值、偏置的更新

matlab吴恩达代码 Andrew-Ng-Machine-learning-ex 吴恩达Coursera机器学习编程练习满分答案，可供参考 使用matlab完成，部分代码注释待完善，哪天有空了加 Exercise 1 Linear Regression Exercise 2 Logistic Regression Exercise 3 Multi-class Classification and Neural Networks Exercise 4 Neural Network Learning Exercise 5 Regularized Linear Regression and Bias/Variance Exercise 6 Support Vector Machines Exercise 7 K-Means Clustering and PCA Exercise 8 Anomaly Detection and Recommender Systems

斯坦福大学2014（吴恩达）机器学习教程中文笔记

吴恩达深度学习第二课第三周作业，内含手势文件。且softmax与batchnorm均由自己手写的代码，正确实现，可在spyder上直接运行。手写代码不易，资源分数较高，请多多支持！另外也含有tensorflow的softmax代码。

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。

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吴恩达机器学习笔记2（自制版）