机器学习：从公理到算法

斯坦福大学Coursera机器学习作业答案

2014年斯坦福大学Andrew Ng在Coursera上的机器学习公开课作业答案(程序源码)。

Coursera机器学习课程答案

Coursera 机器学习课程作业答案，资源中整理了自己学习NG在Coursera讲授的机器学习课程的作业，是在原有的作业下载文档之下完成，如有需要，可下载参考。

coursera斯坦福机器学习编程作业

本资源是作者在完成coursera上机器学习课程是完成课后作业所积累的代码，提供给大家参考。

Andrew-Ng-ML 吴恩达机器学习 编程作业（答案）

Andrew-Ng-ML 吴恩达机器学习 编程作业；If you are using Octave (>=3.8.0), or have an existing installation of MATLAB (< R2019b), download this week’s programming assignment here. This ZIP-file contains the instructions in PDF format along with the starter code.

吴恩达深度学习编程答案

吴恩达在coursera上深度学习第一课Neural Network and Deep Learning的课后编程答案，作业是用python写的，大家一起深度学习吧

吴恩达机器学习视频课后习题以及答案

吴恩达教授machine learning 的exercise以及代码与解析

吴恩达 机器学习 课后编程作业

Coursera 吴恩达 机器学习所有练习的代码，仅供参考 oursera 吴恩达 机器学习 Andrew Ng

吴恩达老师深度学习第四课卷积神经网络所有作业

吴恩达老师深度学习第四课卷积神经网络所有作业包含第四课，第一周，第二周，第三周，第四周的

吴恩达课后编程作业（python+matlab）代码+习题要求

该资源是吴恩达公开课后的8次作业的习题+编程答案，编程答案分为python版本和matlab版本

吴恩达机器学习编程题即部分答案

Programming Exercise 1: Linear Regression Machine Learning Introduction In this exercise, you will implement linear regression and get to see it work on data. Before starting on this programming exercise, we strongly recom- mend watching the video lectures and completing the review questions for the associated topics. To get started with the exercise, you will need to download the starter code and unzip its contents to the directory where you wish to complete the exercise. If needed, use the cd command in Octave/MATLAB to change to this directory before starting this exercise. You can also find instructions for installing Octave/MATLAB in the “En- vironment Setup Instructions” of the course website. Files included in this exercise ex1.m - Octave/MATLAB script that steps you through the exercise ex1 multi.m - Octave/MATLAB script for the later parts of the exercise ex1data1.txt - Dataset for linear regression with one variable ex1data2.txt - Dataset for linear regression with multiple variables submit.m - Submission script that sends your solutions to our servers [?] warmUpExercise.m - Simple example function in Octave/MATLAB [?] plotData.m - Function to display the dataset [?] computeCost.m - Function to compute the cost of linear regression [?] gradientDescent.m - Function to run gradient descent [†] computeCostMulti.m - Cost function for multiple variables [†] gradientDescentMulti.m - Gradient descent for multiple variables [†] featureNormalize.m - Function to normalize features [†] normalEqn.m - Function to compute the normal equations ? indicates files you will need to complete † indicates optional exercises

吴恩达机器学习的习题答案

吴恩达机器学习的习题答案

吴恩达机器学习课后作业题目和答案

机器学习课后作业文档说明和答案解析，配套2014年的视频

吴恩达机器学习代码作业答案ex1

整理方式： 作业原文件： 链接: https://pan.baidu.com/s/1BSiu57cDfiC4grCIx7zalA 提取码: a8sm  可成功运行的答案： 链接: https://pan.baidu.com/s/1S3yvdSMbaKwuukyl3R6t3A 提取码: uyhx 运行结果整理： machine-learning-ex1-linear regression： 基础部分代码运行结果，图片就不贴了，在作业说明里已经给了运行结果： Running warmUpExercise ... 5x5 Identity Matrix: ans = Diagonal Matri

斯坦福大学机器学习所有习题及答案

斯坦福大学机器学习 Andrew Ng 公开课所有问题及答案

coursera上吴恩达的《machine learning》的所有大作业Code

coursera上吴恩达的《machine learning》的所有大作业Code,仅供大家参考之用。

coursera斯坦福Andrew Ng机器学习编程作业答案

coursera课程，斯坦福Andrew Ng的机器学习编程作业答案（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

Coursera_ML_Exercise:吴恩达机器学习公开课作业中文版本以及Python实现

Coursera_ML_Exercise 吴恩达机器学习公开课作业中文版本 几点说明 有关翻译中存在的不足之处，恳请各位大佬批评指正，我会随时修改！ 为了追求翻译进度，嵌套在正文中的数学表达式没有做特殊处理（主要是上标和下标），但是不影响阅读理解，后续会慢慢改进。 GitHub的Markdown布局有点小问题， 的看起来舒服一点。 每个文件夹中.md文件为翻译的中文作业，.ipynb为作业的Python代码实现。Python代码是在黄海广博士以及的代码基础上做了部分修改。

吴恩达机器学习编程作业

吴恩达机器学习编程作业，Coursera-机器学习-吴恩达-课后习题答案-编程练习全部答案（ex1-ex8），可信度高

（全）2020吴恩达机器学习MachineLearning第五周编程作业ex4

压缩包内含吴恩达老师《Machine Learning》课程第五周的编程作业ex4所需完成的三个m文件。压缩包中所有编程作业均为本人独立完成，并尽量使用向量化计算，全部满分通过。

机器学习（吴恩达）week2编程作业

机器学习（吴恩达）week2编程作业

吴恩达机器学习作业ex4

https://blog.csdn.net/meijie2018_1/article/details/90287938 https://blog.csdn.net/meijie2018_1/article/details/90368652

吴恩达公开课机器学习课堂作业完整版代码

吴恩达公开课机器学习课堂作业完整版代码，使用octave练习代码，已经做过，可靠。

网易云课堂吴恩达深度学习第四课第一周编程作业（含答案）

网易云课堂吴恩达深度学习第四课第一周编程作业（含答案）

Coursera吴恩达深度学习课程代码作业（部分）

Coursera吴恩达深度学习课程代码作业（只保存了部分）欢迎下载学习

吴恩达机器学习作业以及作业课件

machine-learning-ex1 到machine-learning-ex8 里面作业部分已经完成并且有相应的注释

Coursera machine learning答案

Coursera机器学习的8个练习所有答案，自己写的

斯坦福大学机器学习第七周编程作业

斯坦福大学 吴恩达老师的 机器学习第七周 编程作业， SVM

coursera机器学习课后习题答案全套

coursera机器学习课后习题答案全套,真实可用，Andrew NG，斯坦福大学课程

吴恩达_Machine-Learning课程_课后作业代码

吴恩达_Machine-Learning课程_课后作业代码，包括作业1-8的全部代码

（全）2020吴恩达机器学习MachineLearning课程编程作业

压缩包内含吴恩达老师《Machine Learning》课程全部的编程作业中需要自己完成的部分，解压放进课程作业原始压缩包中即可。压缩包中所有编程作业均为本人独立完成，并尽量使用向量化计算，全部满分通过。