Coursera-ML-using-matlab-python.rar
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
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资源详情
[{"title":"（ 323 个子文件 71.52MB ） Coursera-ML-using-matlab-python.rar","children":[{"title":"linear_multiple.ipynb <span style='color:#111;'> 17.25KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"ex2data2.txt <span style='color:#111;'> 2.18KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"ex4.pdf <span style='color:#111;'> 348.33KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"fmincg.m <span style='color:#111;'> 8.54KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"nnCostFunction.m <span style='color:#111;'> 5.34KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"......","children":null,"spread":false},{"title":"<span style='color:steelblue;'>文件过多，未全部展示</span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}]
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