MATLAB R2016a完全自学一本通

machine-learning couresea ex1-ex8

coursea 上 machine-learning 课后作业答案，练习1 到 练习 8

Coursera—machine learning(Andrew Ng)编程作业ex1-ex8

Coursera—machine learning(Andrew Ng)编程作业ex1-ex8,已完成课程，提交成功，供入门参考。

吴恩达机器学习实验(广工)ex1~ex8+实验报告.zip

里面的代码是用matlab实现的。matlab版本是R2018b。代码都是自己运行过的，是可以使用的。里面包括了我的实验报告，每份报告分数基本都在88-92分，包括了实验流程和心得体会，基本也可以满足要求。

机器学习大作业 代码+数据+报告

1.试使用核技巧推广对率回归，产生“核对率回归” 2.有如下室内场景 利用Zigbee，BLE和WIFI无线技术，在三个小黑点处置锚节点，记为A,B,C，坐标位置确定已知。通过测量小红点处的RSSI（接收信号强度），标定各小红点位置。建立位置字典。小红点总数49个。 使用支持向量回归。以“RSSI”为输入，“位置”为输出，在三种无线技术场景下，训练一个SVR，给出实现代码（Matlab或Python）及结果评价

MATLAB大作业

MATLAB大作业测试

matlab代码中向量的点乘-Coursera-Machine-Learning-Course-Exercises:Coursera机器学习课

matlab代码中向量的点乘 Python程式设计作业 该存储库包含Andrew Ng教授教的编程作业的python版本。 这也许是最受欢迎的在线机器学习入门课程。 除了受欢迎之外，它还是任何有兴趣的学生可以上的最好的机器学习课程之一，以开始机器学习。 此类的一个不幸方面是编程分配是在MATLAB或OCTAVE中进行的，这可能是因为此类是在python成为机器学习中的通用语言之前进行的。 在过去的几年中，Python机器学习生态系统呈指数增长，并且仍保持增长势头。 我怀疑许多想开始机器学习之旅的学生也想使用Python来开始它。 出于这些原因，我决定用Python重写所有编程任务，以便学生从学习之初就可以熟悉它的生态系统。 这些分配与班级无缝协作，不需要在MATLAB分配中发布任何材料。 以下是这些作业分配的一些新功能和有用功能： 分配使用，与原始MATLAB / OCTAVE分配相比，它提供了直观的流程。 原始的赋值指令已被完全重写，用于引用MATLAB / OCTAVE功能的部分已更改为引用其python对应内容。 现在，重新编写的说明与python入门代码一起嵌入在Jupyter

吴恩达Coursera机器学习课程满分全代码

自己实现的吴恩达Coursera机器学习课程编程作业的满分代码，不包含optional部分。文件包含ex1~ex8的题目以及解决代码。

Coursera机器学习课程作业代码

开源课程网站Coursera机器学习大师Andrew Ng主讲的机器学习课程的matlab作业代码

机器学习-Coursera-吴恩达- python+Matlab代码实现.zip

matlab算法，毕设、课设程序，全部源码均已进行严格测试，可以直接运行！ matlab算法，毕设、课设程序，全部源码均已进行严格测试，可以直接运行！ matlab算法，毕设、课设程序，全部源码均已进行严格测试，可以直接运行！ matlab算法，毕设、课设程序，全部源码均已进行严格测试，可以直接运行！ matlab算法，毕设、课设程序，全部源码均已进行严格测试，可以直接运行！ matlab算法，毕设、课设程序，全部源码均已进行严格测试，可以直接运行！

主成分回归代码matlab及例子-Coursera-Machine-Learning-master:Coursera机器学习大师

主成分回归代码matlab及示例Coursera机器学习 该存储库包含Andrew Ng课程中某些练习的python实现。 对于课程中的许多作业，系统会指导您创建某些算法的完整，独立的Octave / MATLAB实现（例如，线性回归和逻辑回归）。 其余的作业取决于课程作者提供的其他代码。 对于该存储库中的大多数代码，我改用了Scikit-learn之类的现有Python实现。 参考：

Coursera机器学习课程作业源码

Coursera机器学习课程作业源码

Coursera机器学习代码作业答案

Coursera机器吴恩达机器学习课后大作业matlab答案，通过Coursera测试

吴恩达coursera机器学习

吴恩达入门级机器视频学习课程，中英文字幕，对应pdf，百度云链接。

coursera机器学习每周测验（完整版，包括每节课中间暂停的测验）

本资源是coursera机器学习每周每课时（2--11周）的测验题目，包括每节课都有暂停之后的小练习，都是自己截图下来的，是纯英文版的，部分图片里面我个人用FastStone添加了个人理解解题思路，如有问题可以一起交流。...

Coursera机器学习笔记

吴恩达教授的Coursera机器学习笔记整理一到一十八章全

matlab曲线的颜色代码-MachineLearningCoursera:用于Coursera作业的机器学习Matlab代码

matlab曲线的颜色代码机器学习课程 用于Coursera作业的机器学习Matlab代码。 概述：此处找到的8种编码分配中的每一种都涉及一个重要主题或机器学习中的几个主题。 这些作业是由斯坦福大学教授安德鲁·伍（Andrew Ng）设计并发布在Coursera网站上的，目的是介绍机器学习及其应用。 示例1：线性回归-多变量成本，特征归一化，正则化示例：房屋成本取决于许多不同的变量。 如果我们有一些有关房屋成本的数据以及相关的平方英尺，卧室数量等数据，那么我们可以估算房屋的价格，而我们尚不知道其成本。 这是使用监督学习的线性回归。 例2：逻辑回归-分类，sigmod功能，细小例：如果我们在医院中有大量有关许多肿瘤的数据，则可以一定程度地确定其是良性还是恶性。 进行此预测的因素可能是大小，位置等，预测为0或1，是良性还是恶性。 可以通过逻辑回归执行0或1个预测，该逻辑使用S形函数在0或1范围内映射数据。Matlab的优化程序fminunc包含成本方程和梯度方程以及一些其他参数来优化一组变量以获得更好的预测。 示例3：多类分类和神经网络示例：一类与全部分类可能比标准2类逻辑回归更为复杂。

matlab非参数代码-Machine_Learning_AndrewNG_Coursera:AndrewNG的Coursera机器学习课程（

matlab非参数代码Andrew NG 的机器学习 该存储库包含我对 Andrew NG 教授的 Courseara 机器学习概论课程的测验和作业的解决方案。 我建议首先尝试自己解决作业。 但是，如果您遇到任何问题，请随时从我的代码中获取任何帮助。 课程大纲 对于初学者和那些在机器学习方面有一定经验以学习 ML 核心概念的人来说，这是迄今为止我见过的最好的课程。 本课程广泛介绍了机器学习、数据挖掘和统计模式识别。 主题包括： 监督学习（参数/非参数算法、支持向量机、内核、神经网络）。 无监督学习（聚类、降维、推荐系统、深度学习）。 机器学习的最佳实践（偏差/方差理论；机器学习和人工智能的创新过程）。 本课程还将借鉴大量案例研究和应用，以便您还将学习如何将学习算法应用于构建智能机器人（感知、控制）、文本理解（网络搜索、反垃圾邮件）、计算机视觉、医学信息学、音频、数据库挖掘等领域。 存储库内容 MATLAB 中的作业解决方案。 测验的解决方案。 课程链接

Coursera-Machine-Learning:吴安德在Coursera的机器学习课程的代码，带有中文代码注释

Coursera机器学习 斯坦福大学的吴安德（Andrew Ng）教授机器学习课程的课程设置，代码由MATLAB编写，并带有中文代码注释。 总共八个部分。 ex1线性回归 具有单变量的线性回归和双变量的线性回归。 ex2 Logistic回归 包括正则化和映射功能。 ex3 Logistic回归-多分类 ex4神经网络 建立了三层神经网络来解决分类问题。 ex5正则化线性回归和偏差方差 分析偏差和方差。 使用多项式回归。 ex6支持向量机 高斯径向基函数用于非线性支持向量机。 ex7主成分分析和K均值聚类 将SVD用于PCA。 ex8异常检测和协作过滤 使用多元高斯分布进行异常检测。

matlab非参数代码-Machine-Learning-Coursera:该存储库包含我在Coursera上AndrewNg教授的机器学习课

matlab非参数代码Coursera 上的机器学习 该存储库包含我在 Coursera 上 Andrew Ng 教授的机器学习课程中的工作。 每个文件夹依次包含作为课程一部分的作业和提交。 您将需要 Octave 或 MatLab 来运行代码。 本课程广泛介绍了机器学习、数据挖掘和统计模式识别。 主题包括： (i) 监督学习（参数/非参数算法、支持向量机、内核、神经网络）。 (ii) 无监督学习（聚类、降维、推荐系统、深度学习）。 (iii) 机器学习的最佳实践（偏差/方差理论；机器学习和人工智能的创新过程）。 本课程还将借鉴大量案例研究和应用，以便您还将学习如何将学习算法应用于构建智能机器人（感知、控制）、文本理解（网络搜索、反垃圾邮件）、计算机视觉、医学信息学、音频、数据库挖掘等领域。 你可以找到更多关于课程的信息

matlab正态曲线拟合代码-Coursera-Machine-Learning-Assignments:Coursera机器学习作业

matlab正态曲线拟合代码Coursera-机器学习作业 这是我对Andrew Ng教授的所有机器学习（Coursera）编程任务的解决方案。 完成本课程后，您将对机器学习算法有一个广泛的了解。 首先尝试自己解决所有任务，但是如果您陷入困境，请随时浏览代码以作为参考。 笔记： 练习的代码通过了所有测试用例，并在我创建它时（在2018年）获得了最高分。 我不确定如果现在已经更新了分配，并且您可能需要稍微修改一下代码才能使其正常工作。 欢呼！！！ ：D 程式语言 该代码是用Matlab语言编写的。 作业代码 练习1-线性回归 练习2-Logistic回归 练习3-多类别分类和神经网络 练习4-神经网络学习 练习5-正则化线性回归与偏差与方差 练习6-支持向量机 练习7-K均值聚类和主成分分析 练习8-异常检测和推荐系统 课程和作业中涉及的主题 课程和作业中涉及的主题 课程和作业中涉及的主题 线性回归，成本函数和归一化 梯度下降和高级优化 多元线性回归和正态方程 Logistic回归，决策边界和多类别分类 过度拟合和正则化 神经网络非线性分类 模型验证，诊断和学习曲线 系统设计，优先级和错

Coursera 机器学习课程 Machine Learning 课程项目（未包含答案）合集 Andrew Ng Stanford

最新（2013年春）一期的Coursera 机器学习课程 Machine Learning Andrew Ng Stanford 课程项目（未包含答案）合集 Stanford这个的课程的核心就在于他的课程项目，全部是是现实实例的应用，绝对经典。自己动手做一做...

Andrew Ng 在 Coursera 中为机器学习编写的 Matlab 编码作业

Andrew Ng 在 Coursera 中为机器学习编写的 Matlab 编码作业

matlab如何导出代码-cousera-ml:Coursera-Stanford机器学习Matlab代码的Python端口

Coursera-Stanford机器学习Matlab代码的Python端口 更新：该项目未得到维护，我发现我也建议您使用该项目。 如何使用： 只需下载或克隆存储库，将您的解决方案命名为相应的.m文件，但将扩展名更改为.py并最终运行： ...

Coursera机器学习课程课后作业

Coursera机器学习课程课后作业 ，国内下载比较慢

coursera机器学习编程答案

coursera机器学习编程答案

Practical-Machine-Learning:Coursera上的实用机器学习课程的代码

实用机器学习 Coursera上的实用机器学习课程的代码

matlab吴恩达代码--Coursera-ML-ex-by-Stanford:Coursera上吴恩达机器学习课的编程作业代码

matlab吴恩达代码 -Coursera-ML-ex-by-Stanford Coursera上吴恩达机器学习课的编程作业代码 编程语言是Octave，不是Matlab

神经网络实现分类matlab代码-Coursera_MachineLearning:Coursera_机器学习

神经网络实现分类matlab代码Cousera_MarchineLearning 这是 Andrew Ng 制作的在线课程 Machine Learning 的笔记本。 内容以“周”分隔，并在文件名后面注明了一个关键思想。 Week_1：优化线性回归模型的 θs：[1] Gradient Descent ； [2]正规方程； Week_2：梯度下降和正态方程的正则化方法； Week_3：分类模型 Week_4：神经网络 在每个文件中，有： LectureNote.md：本周课堂笔记； Script_intro.md：方法在脚本中是如何实现的，并附有实例以及与MATLAB内置函数的结果对比 Method.m：代码实现。

多元逻辑斯蒂回归matlab代码-Machine-Learning-Coursera:我在Coursera上的机器学习课程代码

多元逻辑斯蒂回归matlab代码我在学习Maching学习时使用了一些fil 注释是使用markdown语法编写的 代码是matlab，稍后我将添加python版本。 档案文件 教程 线性回归 逻辑回归 正则化 PB神经网络

matlab吴恩达代码-Machine_Learning:机器学习（Coursera）

matlab吴恩达代码 Machine_Learning (Coursera) 机器学习 （吴恩达版） My solution to the programming assignments of Machine Learning on Coursera Taught by Andrew Ng 课程：Machine Learning 地址： Author Jiacheng E-mail 文件介绍: machine_learning_matlab: Matlab Coursera 机器学习原始代码，以及个人的解决方案 machine_learning_python: Python(暂未完成) Python重新书写原始代码，以及解决方案 课件： Coursera 机器学习吴恩达讲课PPT