# 重庆大学机器学习课程
本仓库收录了本人在学习**机器学习**课程时所完成的**笔记**、**作业**、**实验**等内容。本着开源精神特地将所有原创资料整理至此，希望与所有学习这门课程的朋友一同进步。因个人能力有限难免有诸多瑕疵甚至错误，若在使用过程中发现，麻烦在**Issues**中提出！
## 资料分布说明
### 课程笔记
- 本人选择网课[Coursera: Machine Learning](https://www.coursera.org/learn/machine-learning)作为辅助学习，文件夹内整理了听课时所做的笔记内容。AI 届无人不晓的吴恩达讲授机器学习相关知识，对新手极其友好，把机器学习讲成 1+1=2 一样直白。这门机器学习入门课应该算得上是他的成名作之一（另一个是深度学习课程），在 Coursera 上拥有数十万的学习者（注意这是花钱买了证书的人，一个证书几百刀），白嫖学习者数量也必然是另一个数量级了。
- **Supervised Machine Learning**：第一大节课程，监督学习，分为 **Classfication** 与 **Regression** 两类呈现。其中核心是 **Class Notes** 文件夹，是每节课的笔记，其余均为笔记呈现所必须的文件。（下同）
- **Advanced Learning Algorithms**：第二大节课程，高级学习算法，分为**Decision Tress**, **Neural Network** 与 **Model Evaluation and Selection**。
- **Other Power Learnings**：第三大节课程，其它类型的学习，分为**Recommender System** 与 **Unsupervised Learning**。
### 课程实验
- **CQU Lab**：2024年春季学期重庆大学机器学习实验
- **Labx.ipynb** 为核心文件，其余均为代码正常运行所需的必要文件。
### 课程作业
- **CQU Hw**：2024年春季学期重庆大学机器学习作业
重庆大学机器学习课程时所完成的笔记、作业、实验等内容，代码基于Python实现
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2024-05-16
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重庆大学机器学习课程时所完成的笔记、作业、实验等内容，代码基于Python实现 （292个子文件） 
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