吴恩达机器学习作业(完整版!!亲自做过!)下载 [问题点数:0分]

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【目录】【中文】【deplearning.ai】【吴恩达课后作业目录】
一份中文版的目录,请查收~
编程菜鸟趣事小计
编程菜鸟趣事小计1 光宗耀祖小菜同志近日迷恋上了编程,整天泡在电脑前忙的不亦乐乎。不过我发现昨天他好像一个晚上没有睡好,今天又神神秘秘的,还要我陪他去他祖父的墓地。到了墓地,他冲着他祖父的墓碑磕了三个响头,最里边不知在嘟囔着什么,好像在说“光宗耀祖”、“请爷爷在天之灵为我保佑”之类的话,而且还流着眼泪。我怕他出事,就问他怎么了?他想了半天,才说:“兄弟,咱哥俩从小长到大,这次小弟我求大哥您一件事。
吴恩达机器学习作业代码和数据集
<em>吴恩达</em>老师的<em>机器学习</em><em>作业</em>。包含<em>作业</em>描述,Python实现和数据集。<em>作业</em>描述是英文的,比较简单大家可以看懂
吴恩达2014机器学习作业(全部完整!!!作业全部代码已补全且运行结果无误!!!)
这些<em>作业</em>本人<em>亲自</em>都做完过一遍,里面的<em>作业</em>代码我已经补充完整,而且代码简洁清晰,全部可以直接运行出最终结果。方便你参考完成<em>作业</em>!!<em>作业</em>内容数据文档全都完整,而且没有任何问题!!!
机器学习吴恩达coursera课堂作业
本次上传的文件是<em>吴恩达</em>老师在coursera上<em>机器学习</em>第一、二、三、四周的课堂练习,包括每节课程里暂停的<em>作业</em>以及每章会有的五个小练习,都是自己在coursera网上遇到是截图下来的,希望与大家一起交流学习
吴恩达机器学习编程作业
<em>吴恩达</em><em>机器学习</em><em>作业</em>(Machine Learning) Programming Exercise 1: Linear Regression 简单热身 单变量线性回归 2.1. 用图显示数据 2.2. 梯度下降 2.3. 调试程序 2.4. 可视化J(θ) 多变量线性回归 3.1. 特征归一化 3.2. 梯度下降 3.3. 正规方程 注意: (1)数组索...
吴恩达深度学习全部课后编程作业
<em>吴恩达</em>深度学习deeplearning第五课第一周课后测验及编程<em>作业</em>(含答案) <em>吴恩达</em>深度学习(deeplearning.ai)一到五课全部课后编程题(内有网盘链接)
吴恩达机器学习课后作业深度解析(附答案)(ex1)
<em>作业</em>ex1题目<em>下载</em>地址ex1 一. 问题背景:假如你是餐馆老板,已知若干城市中人口和利润的数据(ex1data1.txt),用线性回归方法计算该去哪个城市发展。 ex1.m是官方提供的入口函数,通过该函数补全其他函数的代码。 warmUpExercise.m:输出5*5的单位矩阵 A = eye(5); Matlab中,eye(n) 返回n*n的单位矩阵,eye(m,n) 返回m*n的单位矩...
coursera机器学习吴恩达编程作业答案(全满分)
本资源是coursera课程中斯坦福<em>吴恩达</em>教授的<em>机器学习</em>课程中课后编程习题的资源及答案,全部代码是本人积累验证得来,均为满分答案,可供各位学者参考。
【中文】【吴恩达课后编程作业】Course 1 - 神经网络和深度学习 - 第三周作业
【<em>吴恩达</em>课后编程<em>作业</em>】Course 1 - 神经网络和深度学习 - 第三周<em>作业</em> - 带有一个隐藏层的平面数据分类 上一篇:【 课程1 - 第三周测验】※※※※※ 【回到目录】※※※※※下一篇:【课程1 - 第四周测验】 声明    首先声明本文参考【Kulbear】的github上的文章,本文参考Planar data classification with one hidden...
吴恩达斯坦福机器学习课程作业(python完整版
<em>吴恩达</em>斯坦福<em>机器学习</em>课程<em>作业</em>(python<em>完整版</em>),<em>吴恩达</em>斯坦福<em>机器学习</em>课程<em>作业</em>(python<em>完整版</em>),<em>吴恩达</em>斯坦福<em>机器学习</em>课程<em>作业</em>(python<em>完整版</em>)
斯坦福大学吴恩达机器学习课程 学习笔记和原始讲义
该课件为中科院一位同仁在学习斯坦福大学<em>吴恩达</em><em>机器学习</em>课程是所做的学习笔记,非常好,吴老师上课掠过的一些内容笔记都详细给出,并且还做了适当补充,强烈推荐
机器学习导论-高清版-带详细书签.pdf
<em>机器学习</em>导论-高清版-带详细书签.pdf 我上传的一些商业电子书是供学习研究之用,如用于商业用途,请购买正版。
CS229斯坦福机器学习讲义完整版PDF
本资源为斯坦福<em>机器学习</em>经典课程CS229完整讲义,该课程系统条理,为<em>机器学习</em>入门必学课程。
机器学习课后编程作业
<em>机器学习</em>课后编程<em>作业</em><em>完整版</em>
PRML(模式识别与机器学习) 习题答案完整版 + 代码
PRML_模式识别与<em>机器学习</em> 的习题答案, 非常详细,不是影印版,而是电子版
吴恩达斯坦福机器学习课程作业(matlab完整版
<em>吴恩达</em>斯坦福<em>机器学习</em>课程<em>作业</em>(matlab<em>完整版</em>),<em>吴恩达</em>斯坦福<em>机器学习</em>课程<em>作业</em>(matlab<em>完整版</em>),亲测亲测
吴恩达机器学习视频百度网盘(视频+PPT+个人笔记+作业
本文档包括<em>吴恩达</em><em>机器学习</em>视频百度网盘(视频+PPT+个人笔记+<em>作业</em>)
吴恩达机器学习个人笔记完整版
<em>吴恩达</em><em>机器学习</em>个人笔记<em>完整版</em>,主要记录吴老师上课时的重点,毕竟英文授课,还是要看笔记的。
李宏毅机器学习作业
李宏毅<em>机器学习</em><em>作业</em>,文档文件,笔记全面,总结充分,仅供学习
机器学习】菜菜的sklearn课堂.rar
【<em>机器学习</em>】菜菜的sklearn课堂vip.
coursera斯坦福Andrew Ng机器学习编程作业答案
coursera课程,斯坦福Andrew Ng的<em>机器学习</em>编程<em>作业</em>答案(2-9章,共8个),本来也不难,主要是怕哪出遇到死胡同,可以参考一下
吴恩达机器学习coursera作业题目+答案
题目+答案,很好用。解决了在线看coursera课程<em>作业</em><em>下载</em>不了的问题。
斯坦福大学机器学习课程个人笔记完整版
斯坦福大学<em>机器学习</em>课程个人笔记<em>完整版</em>。页面清晰,内容详实。是<em>机器学习</em>入门的好教材。
斯坦福大学吴恩达2014机器学习个人笔记完整版v5.3-A4打印版
斯坦福大学<em>吴恩达</em>2014<em>机器学习</em>个人笔记<em>完整版</em>v5.3-A4打印版
吴恩达机器学习笔记(二)(附编程作业链接)
<em>吴恩达</em><em>机器学习</em>笔记(二)标签: <em>机器学习</em><em>吴恩达</em><em>机器学习</em>笔记二 一逻辑回归logistic regression 逻辑函数S型函数logistic function and sigmoid function 决策边界decision boundary 代价函数cost function 代价函数的简化Simplified Cost Function 梯度下降Gradient Descent 更快的优化
斯坦福大学机器学习第七周编程作业
斯坦福大学 <em>吴恩达</em>老师的 <em>机器学习</em>第七周 编程<em>作业</em>, SVM
斯坦福机器学习公开课编程作业答案ex4
斯坦福<em>机器学习</em>公开课编程<em>作业</em>答案,仅供参考
吴恩达机器学习作业+python代码
<em>吴恩达</em><em>机器学习</em><em>作业</em>(原先是用matlab做的,现在主流是python,故用python重新写了一遍)+python代码
Coursera斯坦福机器学习编程作业全集1-11周
Coursera斯坦福<em>机器学习</em>编程<em>作业</em>全集1-11周共8个编程<em>作业</em>,均测试提交满分通过
Python机器学习经典实例 中文完整版高清PDF+完整书签+源码
Python<em>机器学习</em>经典实例(完整中文和英文版)+书籍里面的源码也一并奉上!很经典的案例!学习价值很高!!!学习价值很高!!!学习价值很高!!! 在如今这个处处以数据驱动的世界中,<em>机器学习</em>正变得越来越大众化。它已经被广泛地应用于不同领域,如搜索引擎、机器人、无人驾驶汽车等。本书首先通过实用的案例介绍<em>机器学习</em>的基础知识,然后介绍一些稍微复杂的<em>机器学习</em>算法,例如支持向量机、极端随机森林、隐马尔可夫模型、条件随机场、深度神经网络,等等。, 本书是为想用<em>机器学习</em>算法开发应用程序的Python 程序员准备的。它适合Python 初学者阅读,不过熟悉Python 编程方法对体验示例代码大有裨益。
吴恩达公开课机器学习课堂作业完整版代码
<em>吴恩达</em>公开课<em>机器学习</em>课堂<em>作业</em><em>完整版</em>代码,使用octave练习代码,已经<em>做过</em>,可靠。
CS231n课堂笔记翻译PDF版本、吴恩达深度学习、机器学习笔记
    1 之前一直在寻找斯坦福李飞飞-深度学习计算机视觉课程笔记的中文版,网上提到最多的是知乎上杜克发表的,但是那个不是PDF版本的,网上搜索了好久找到了别人分享的无偿的PDF版本,虽然这个版本只是知乎上杜克版本的PDF版本,但是它可以让你<em>下载</em>到本地电脑,打印出来学习。     现在我把PDF版本百度云盘链接分享出来供大家学习,若链接失效,评论我会回复   链接:http://pan.bai...
吴恩达机器学习 缺失的 machine-learning-ex4
<em>吴恩达</em><em>机器学习</em> 缺失的 machine-learning-ex4, 只有原文件,不附答案。
coursera斯坦福Andrew Ng吴恩达机器学习编程作业满分答案
coursera斯坦福Andrew Ng<em>吴恩达</em> <em>机器学习</em> 编程<em>作业</em> 满分答案.coursera课程,本资源是作者在完成coursera上<em>机器学习</em>课程是完成课后<em>作业</em>所积累的代码,提供给大家参考。
【Yoshua Bengio 亲自解答】机器学习 81 个问题及答案(最全收录)
本文转自:http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3MTA0MTk1MA==&mid=401958262&idx=1&sn=707f228cf5779a31f0933af903516ba6&scene=1&srcid=0121zzdeFPtgoRoEviZ3LZDG#rd 译者:张巨岩  王婉婷  李宏菲  戴秋池 这是 Quora 的最新
DeepLearning.ai课程作业
<em>吴恩达</em>的DeepLearning.ai课程学习Jupyter Notebook<em>作业</em>。Coursera上DeepLearning.ai课程的Jupyter Notebook的练习题和资源共享
李宏毅深度学习HW1数据集train.csv
台大李宏毅课程<em>作业</em>HW1 数据集.
机器学习 吴恩达 课后习题百度云资源 (Coursera 搬运)
之前我在网易云课堂看吴老师的视频的时候,就一直疑惑为什么没有<em>作业</em>。原来网易云上的是阉割版,<em>作业</em>并不包括在那。后来本人在网上也找了很久很久,最后还是自己搭了V屁恩去到了Coursera。所以为了方便各位爱学习的网友们,在这里先提供编程<em>作业</em>题。暂时只有题目,视以后的情况来定夺是否提供完整题解。 吴老师这门课有2种<em>作业</em>,一种是编程上机练习,一种是选择题。 这里先提供编程题,也是最能提高的题。选择题会...
Coursera吴恩达机器学习课程第二周编程作业(含附加题)
<em>吴恩达</em>课程<em>机器学习</em>的第二周代码<em>作业</em>,包含了附加题与基础题。
Coursera吴恩达机器学习编程作业(ex4)包含BackPropagation算法的NeuralNetwork多层分类
nnCostFunction.mfunction [J grad] = nnCostFunction(nn_params,input_layer_size,hidden_layer_size,num_labels,X, y, lambda) %NNCOSTFUNCTION Implements the neural network cost function for a two layer %ne...
李宏毅 机器学习 课程作业代码
李宏毅 <em>机器学习</em> 课程<em>作业</em>代码李宏毅 <em>机器学习</em> 课程<em>作业</em>代码李宏毅 <em>机器学习</em> 课程<em>作业</em>代码李宏毅 <em>机器学习</em> 课程<em>作业</em>代码李宏毅 <em>机器学习</em> 课程<em>作业</em>代码李宏毅 <em>机器学习</em> 课程<em>作业</em>代码李宏毅 <em>机器学习</em> 课程<em>作业</em>代码李宏毅 <em>机器学习</em> 课程<em>作业</em>代码李宏毅 <em>机器学习</em> 课程<em>作业</em>代码李宏毅 <em>机器学习</em> 课程<em>作业</em>代码李宏毅 <em>机器学习</em> 课程<em>作业</em>代码李宏毅 <em>机器学习</em> 课程<em>作业</em>代码李宏毅 <em>机器学习</em> 课程<em>作业</em>代码李宏毅 <em>机器学习</em> 课程<em>作业</em>代码李宏毅 <em>机器学习</em> 课程<em>作业</em>代码李宏毅 <em>机器学习</em> 课程<em>作业</em>代码李宏毅 <em>机器学习</em> 课程<em>作业</em>代码李宏毅 <em>机器学习</em> 课程<em>作业</em>代码李宏毅 <em>机器学习</em> 课程<em>作业</em>代码
【斯坦福大学 2014吴恩达机器学习 完整版 附课件 + 笔记 + 答案 + 代码 + 视频教程】
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斯坦福公开课machine learning机器学习第八周编程作业ex7
斯坦福公开课machine learning<em>机器学习</em>第八周编程<em>作业</em>ex7 k-means & PCA
吴恩达机器学习作业以及作业课件
machine-learning-ex1 到machine-learning-ex8 里面<em>作业</em>部分已经完成并且有相应的注释
斯坦福机器学习编程作业machine-learning-ex2,Logistic Regression逻辑回归题目,满分,2015最新作业答案
斯坦福<em>机器学习</em>编程<em>作业</em>machine-learning-ex2,Logistic Regression逻辑回归题目,满分,2015最新<em>作业</em>答案,MATLAB
机器学习 | 吴恩达机器学习第六周编程作业(Python版)
实验指导书 <em>下载</em>密码:ovyt 本篇博客主要讲解,<em>吴恩达</em><em>机器学习</em>第六周的编程<em>作业</em>,<em>作业</em>内容主要是实现一个正则化的线性回归算法,涉及本周讲的模型选择问题,绘制学习曲线判断高偏差/高方差问题。原始实验使用Matlab实现,本篇博客提供Python版本。 目录 1.实验包含的文件 2.正则化线性回归算法 3.完整项目代码 1.实验包含的文件 文件名称 含义 ex5.py...
网易云课堂吴恩达机器学习课后作业答案
网易云课堂<em>吴恩达</em>老师的第三次<em>作业</em>的答案,<em>亲自</em>写的,而且都是向量化操作,没有用for循环来做。
吴恩达机器学习作业Python实现(线性回归)
本文件是网易云课堂<em>吴恩达</em>老师<em>机器学习</em>课程课后<em>作业</em>的Python实现,本部分是线性回归的<em>作业</em>,其他部分的作用也会陆续上传。
Coursera吴恩达机器学习课程作业资料_matlab版本
Coursera<em>吴恩达</em><em>机器学习</em>课程<em>作业</em>资料_matlab版本,课程地址:https://www.coursera.org/learn/machine-learning/home/welcome,我自己写的大部分对应算法的Python版本地址:https://github.com/TinOfHUST/ML-code-using-matlab-and-python
吴恩达网易云课堂机器学习课程编程作业
文件是<em>吴恩达</em>老师在<em>机器学习</em>课堂上布置的编程<em>作业</em>,只有ex1.2.3.4.6 。 有需要所有的可以联系我,无偿的就是想交流一下!
斯坦福公开课machine learning机器学习第七周编程作业ex6
斯坦福公开课machine learning<em>机器学习</em>第七周SVM编程<em>作业</em>ex6
吴恩达-斯坦福CS229机器学习课程-2017(秋)最新课程分享
<em>吴恩达</em>主讲的<em>机器学习</em>-2017年秋季课程已经开课啦,今天跟大家分享这套课程。 课程介绍 本课程主要介绍<em>机器学习</em>和统计模式识别相关的知识。内容主要包括:监督学习(生成/判别学习,参数/非参数学习,神经网络,支持向量机);无监督学习(聚类,维数规约,核方法);学习理论(偏差/方差权衡;VC理论;大边缘概率);强化学习和自适应控制。课程还将讨论<em>机器学习</em>在一些领域的最新应用,如机器
Udacity 优达学院机器学习深度学习课程
需要学习资源,请点击开挂教学楼   In current case for the code below temp = [[['#', '#', '.'], ['#', '.', '.'], ['.', '.', '.']], [['#', '#', '.'], ['#', '.', '.'], ['.', '.', '.']], [['#', '#', '.'], ['#', '.', '....
Coursera吴恩达机器学习week5的ex4编程作业代码
Machine-learning-ex4 这是Coursera上 Week5 的ml-ex4的编程<em>作业</em>代码。经过测验,全部通过。 具体文件可以进入我的github 包括以下3个文件: % sigmoidGradient.m % randInitializeWeights.m % nnCostFunction.m sigmoidGradient.m f...
图解机器学习高清完整.pdf版下载
分享仅供非商业用途,请于24小时内删除!如有侵权请联系本人删除
吴恩达机器学习作业
因版权问题,本文不直接提供<em>下载</em>资源地址,只提供第三方网站(如51cto、Pudn、脚本之家以及其它网站)可以<em>下载</em>该资源的地址。点击进入第三方网站<em>下载</em>资源所涉及到的一切法律问题与我无关。同意的点<em>下载</em>链接,不同意直接关闭该网页。<em>下载</em>地址(文件大只提供地址):<em>吴恩达</em><em>机器学习</em><em>作业</em>...
斯坦福机器学习公开课CS229讲义作业及matlab代码资料
个人整理 斯坦福公开课 <em>机器学习</em>CS229课程 较全讲义、<em>作业</em>和matlab代码。
李宏毅machine learning课程中的作业HW0
第一题是:用numpy对matrix的每一行排序。我的代码如下: import numpy as np from scipy.misc import imread, imresize import matplotlib.pyplot as plt a = np.loadtxt('array.txt') aa = np.ones(np.shape(a), dtype=int) i
Coursera-吴恩达-机器学习-第二周-编程作业: Linear Regression
Programming Exercise 1: Linear Regression.   0 Introduction 本片文章内容: Coursera<em>吴恩达</em><em>机器学习</em>课程,第二周编程<em>作业</em>。语言是Matlab。   2 Linear regression with one variable   Initialization: %% Initialization clear ; c...
coursera上的《machine learning》的所有大作业
分为<em>作业</em>和答案两部分,分开的资源,不用因为有答案影响自己的思路
Coursera-吴恩达-机器学习-第八周-编程作业: K-Means Clustering and PCA
本次文章内容: Coursera<em>吴恩达</em><em>机器学习</em>课程,第八周编程<em>作业</em>。编程语言是Matlab。 本文只是从代码结构上做的小笔记,更复杂的推导不在这里。算法分两部分进行理解,第一部分是根据code对算法进行综述,第二部分是代码。 本次<em>作业</em>分两个part,第一个是K-Means Clustering algorithm 压缩图片,第二个部分是PCA 1 K-means Clustering Im...
斯坦福机器学习编程作业machine-learning-ex4,神经网络模型,Neural Networks Learning题目,满分,2015最新作业答案
斯坦福<em>机器学习</em>编程<em>作业</em>machine-learning-ex4,神经网络模型,Neural Networks Learning题目,满分,2015最新<em>作业</em>答案 MATLAB 满分
吴恩达机器学习MATLAB/Octave超详细超完整官方作业pdf+作业代码+完整答案
压缩包内有两个压缩包,Coursera压缩包内包含官方发布的<em>作业</em>内容,里面包含<em>作业</em>内容简介的pdf文档,包含<em>作业</em>要求以及提示技巧,另外还包括不完整的代码,缺失的代码就是<em>作业</em>内容,需要根据PDF内的提示自己完成。另一个压缩包Ang Machine Learning内包含所有<em>作业</em>的答案,即前面所说需要自己完成部分的代码。通过两个文档对照即可完成<em>作业</em>。压缩包里面所有代码进过本人实测,皆可完整运行,兼容MATLAB/Octave。相关课程视频可以去网易云课堂找,里面有完整的免费视频。
斯坦福机器学习编程作业machine-learning-ex3,神经网络模型,非线性模型题目,满分,2015最新作业答案
斯坦福<em>机器学习</em>编程<em>作业</em>machine-learning-ex3,Multi-class Classication and Neural Networks神经网络模型,非线性模型题目,满分,2015最新<em>作业</em>答案 Multi-class Classication and Neural Networks MATLAB
吴恩达 机器学习 课后编程作业
Coursera <em>吴恩达</em> <em>机器学习</em>所有练习的代码,仅供参考 oursera <em>吴恩达</em> <em>机器学习</em> Andrew Ng
Coursera-吴恩达-机器学习-(编程练习4)Neural Networks Learning(对应第5周课程)
此系列为 Coursera 网站Andrew Ng<em>机器学习</em>课程个人学习笔记(仅供参考) 课程网址:https://www.coursera.org/learn/machine-learning exercise 4 —— Neural Networks Learning 在此<em>下载</em>Coursera-<em>吴恩达</em>-<em>机器学习</em>-全部编程练习答案 不在这里一一列举了,自己动手去练习。
机器学习技法 作业
<em>机器学习</em>技法 <em>作业</em>一 1 线性软间隔原始问题,有松弛变量。一共N+d+1个变量。 2 变化之后发现分割线为z1=4.5z_{1}=4.5z1​=4.5。 3 用ovxopt手撸一个svm,把系数对应上即可。ovxopt的接口系数与ppt上qp问题系数有正负号的变化,需要注意。起始也可以直接用sklearn的svm来做。 选最后一项,代码如下: from cvxopt import solve...
Coursera《Machine Learning》(机器学习课程,主讲教师为Andrew Ng)配套作业
Coursera《Machine Learning》(<em>机器学习</em>课程,主讲教师为Andrew Ng)的课程是<em>机器学习</em>的入门经典课程之一,其特点是深入浅出,并且由一些难度适宜的<em>作业</em>(Matlab编程<em>作业</em>)以帮助学员理解理论。但是很多朋友不清楚如何获取到这些<em>作业</em>,因此整理并上传资料
李宏毅 机器学习 作业 2 Hungyi.Li Machine Learning HW2 逻辑回归法实现以及优化
关于“一个属性有几个固定选项,怎么表达”的问题,数据采用one-hot,每个选项独立成一个属性,loss用交叉熵计算,这样更科学。这里不用过多操心,数据给出已经处理好了。 有一段可能是助教给的参考代码,不过参考代码有些漏洞(在代码下方贴出),需要修改下,然后还有一定的调参提升空间。 参考代码如下: import os, sys import numpy as np fr...
吴恩达斯坦福公开课机器学习的讲义+课后作业+答案
这是人工智能和<em>机器学习</em>领域国际最权威学者之一<em>吴恩达</em>的斯坦福公开课《<em>机器学习</em>》的讲义、习题和答案等,是学习<em>机器学习</em>必看的资料,强烈推荐!
斯坦福大学机器学习课程讲义+课后作业+答案(英文原版)
斯坦福大学<em>机器学习</em>讲义+课后<em>作业</em>+答案(英文原版) <em>吴恩达</em> <em>机器学习</em>
Coursera吴恩达机器学习ex1~ex8满分参考答案
Coursera<em>吴恩达</em>课程ex1~ex8满分参考答案。 答案是2018年10月份前后写的,不排除Coursera后续练习题发生变化的可能性。仅供参考,本不欲设置资源分数,但是最少得设置1分,我也很无奈呀。其中包含ex1、ex2、ex3、ex4、ex5、ex6、ex7、ex8八道练习题的满分代码。有些不计入分数的附加题我没有做。
machine-learning-ex4(编程作业:Neural Networks Learning,程序运行结果正确)
machine-learning-ex4(编程<em>作业</em>:Neural Networks Learning,程序运行结果正确)
吴恩达机器学习课后习题四及答案
<em>吴恩达</em>coursera<em>机器学习</em>课程课后习题,可以成功提交coursera审核
机器学习"的讲义+课后作业+答案">吴恩达(Andrew Ng)斯坦福公开课"机器学习"的讲义+课后作业+答案
本资源可以在网易云课堂<em>下载</em>到 本资源可以在网易云课堂<em>下载</em>到 本资源可以在网易云课堂<em>下载</em>到 我就是看不惯某些人用可以公开<em>下载</em>到的东西赚资源分。这里资源要1分是因为没有0分的选项。 最火的<em>机器学习</em>入门课程,本资源是配套的讲义、课后习题和解答,可以配合视频观看,视频可以在网易云课堂或者Coursera 找到,英文读写还可以的朋友强烈建议上Coursera ,这门课的论坛十分活跃,不管抛出什么问题都会有人解答。 <em>吴恩达</em>老师用极其清楚直白的语言,对<em>机器学习</em>的几种主要算法做了初步介绍。 视频地址: 网易云课堂(同时可以<em>下载</em>到本讲义)http://open.163.com/special/opencourse/machinelearning.html coursera https://www.coursera.org/learn/machine-learning 这门课最大的特点,是它侧重于概念理解而不是数学。数学推导过程基本被略过,重点放在让初学者理解这背后的思路。另外,它还十分重视联系实际和经验总结:1. 课程中<em>吴恩达</em>老师列举了许多算法实际应用的例子 2. 他提到当年他们入门 AI 时面临的许多问题,以及处理这些难题的经验。 课程中代码教程使用的是 Octave/MATLAB,因此不需要会 Python、C 语言,适合没有编程基础的新手。 如果需要python版的习题解答,可以参考本站的博客,比如https://blog.csdn.net/Kuroyukineko/article/details/80210165
吴恩达机器学习课程作业题目和答案
<em>吴恩达</em><em>机器学习</em>coursera题目+答案,matlab版。感觉还可以,可以跟课程一起学习。
machine-learning-ex3(编程作业:多元分类与神经网络)吴恩达机器学习
machine-learning-ex3(编程<em>作业</em>:多元分类与神经网络)<em>吴恩达</em><em>机器学习</em>。matlab程序,运行正常。
吴恩达机器学习课程参考笔记及作业
<em>吴恩达</em>斯坦福大学<em>机器学习</em>课程的课程参考笔记及<em>作业</em>题,与讲义配套使用
【资源】100页机器学习入门完整版,初学者必备!
【导读】近日,作者Andriy Burkov放出了他撰写的《The Hundred-Page Machine Learning Book》的这本书的最新版,只有100页,目标是任何只要有基础数学知识的人都能看懂的<em>机器学习</em>书籍。这本书的十一个章节最新版都已经在网站上公开,本书将涵盖监督学习和非监督学习两大部分、包括神经网络、深度学习以及计算机科学、数学和统计学中最重要的一些<em>机器学习</em>问题。这本书浅显易...
吴恩达Coursera机器学习课程第二周编程作业
<em>吴恩达</em>Coursera<em>机器学习</em>课程第二周编程<em>作业</em> 涵盖多个子文件
coursera吴恩达机器学习第一到第六周octave编程作业
Coursera<em>吴恩达</em><em>机器学习</em>课程第一到第六周的所有编程<em>作业</em>,可直接提交运行,或修改提交
机器学习个人笔记完整版v5.2-A4打印版.pdf
黄海广博士 整理的 <em>机器学习</em>个人笔记<em>完整版</em>v5.2-A4打印版,如果有用请给个好评,谢谢。
吴恩达机器学习笔记(一),含作业及附加题答案链接
<em>吴恩达</em><em>机器学习</em>笔记(一) 监督学习 非监督学习 代价函数cost function 梯度下降和线性回归gradient descent and linear regression 梯度下降 多变量梯度下降 特征标准化变量归一法feature normalization 关于alpha学习速率 正规方程normal
机器学习实战 高清完整版PDF
本书第一部分主要介绍<em>机器学习</em>基础,以及如何利用算法进行分类,并逐步介绍了多种经典的监督学习算法,如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树(CART)算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法:k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了<em>机器学习</em>算法的一些附属工具。<em>机器学习</em>是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向,在现今的大数据时代背景下,捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式,成为各行业求生存、谋发展的决定性手段,这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目。, 本书第一部分主要介绍<em>机器学习</em>基础,以及如何利用算法进行分类,并逐步介绍了多种经典的监督学习算法,如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树(CART)算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法:k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了<em>机器学习</em>算法的一些附属工具。, 全书通过精心编排的实例,切入日常工作任务,摒弃学
Coursera吴恩达机器学习week2的ex1编程作业代码
machine-learning-ex1 这是Coursera上 Week2 的ml-ex1的编程<em>作业</em>代码。经过测验,全部通过。 具体文件可以进入我的github 包括以下八个文件: % warmUpExercise.m % plotData.m % gradientDescent.m % computeCost.m % gradientDescen...
吴恩达 机器学习 ex4 编程题
function [J grad] = nnCostFunction(nn_params, ... input_layer_size, ... hidden_layer_size, ... ...
吴恩达机器学习学习笔记(四)(附作业代码注释)
<em>吴恩达</em><em>机器学习</em>学习笔记(四) 标签: <em>机器学习</em> <em>吴恩达</em><em>机器学习</em>学习笔记四 代价函数与反向传播Costfunction and Backpropagation 一代价函数 1逻辑分类的评价函数 神经网络的评价函数 1note 反向传播 note正向传播 二反向传播应用 1参数展开Unrolling Parameters 2梯度检测Gradient Checking 3随机初始化R
吴恩达机器学习第二次作业:逻辑回归
0.综述      训练集为学生两次考试的成绩和录取情况,要根据训练集做出一个逻辑回归的模型,可以根据考试成绩预测学生的录取情况。 1.Plotting      在二维坐标图内画出学生成绩的散点图,x和y对应两次考试的成绩。 function plotData(X, y) %PLOTDATA Plots the data points X and y into a new figure...
机器学习个人笔记完整版中文
<em>机器学习</em>个人笔记<em>完整版</em>            中文版
吴恩达机器学习第三周课后编程作业
<em>吴恩达</em><em>机器学习</em>第三周的所有编程<em>作业</em>,有不会的可以向博主提问
machine-learning第五周 上机作业
毫无疑问,难度越来越大了,首先我们得复习相关概念: 1、导数(变化率)与微分 (变化量) 2、数学里的 e 为什么叫做自然底数? 3、女神的文章必不可少 剩下的必须慢慢啃了。总之,本章要完全理解我觉得不太可能,但必须能明白nnCostFunction里的每一步。 代码如下: function [J grad] = nnCostFunction(nn_params, ...
Coursera-机器学习吴恩达)第二周-编程作业
已经学习<em>吴恩达</em>的<em>机器学习</em>四周,但对编程还是不够熟练,所以想重新总结一下自己的编程<em>作业</em>,加强巩固。 在写代码之前一定要搞清楚X、y、theta是几乘几的矩阵。 一元线性回归,步骤: 1、设置代价函数 2、梯度下降,对代价函数求θ的偏导,更新θ的值,迭代更新。 % 代价函数 function J = computeCost(X, y, theta) % Initialize some u...
企业生产管理系统VF下载
用VF 编写的 企业生产管理系统工程 登录时初始用户名和密码为(注意大小写): admin:123456 系统管理员,具有所有权限 test:123456 测试用户,无权限 2. 阅读和执行源代码程序 (1)复制光盘内容到本地机,并取消相应目录及其下属内容的“只读”属性。 (2)双击“源代码\assets”文件夹内的assets.pjx工程文件,在VFP 6.0工作环境下打开工程,即可查阅代码并运行程序。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/cscs1/1994929?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/cscs1/1994929?utm_source=bbsseo[/url]
惠普广州市医药公司物流改造项目规划方案1.ppt下载
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二次线性积分的相关概述下载
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我们是很有底线的