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2008061023_CC_第六周作业

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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

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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下载到 本资源可以在网易云课堂下载到 本资源可以在网易云课堂下载到 我就是看不惯某些人用可以公开下载到的东西赚资源分。这里资源要1分是因为没有0分的选项。 最火的机器学习入门课程,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。 吴恩达老师用极其清楚直白的语言,对机器学习的几种主要算法做了初步介绍。 视频地址: 网易云课堂(同时可以下载到本讲义)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. 课程中吴恩达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

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coursera机器学习每周测验(完整版,包括每节课中间暂停的测验)

注意:不是编程练习!不是编程练习!不是编程练习!重要的事情说三遍。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机器学习的题目还是很经典的,切中要害,对于复习巩固学过的知识具有莫大的帮助。

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大数据算法导论第六周

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吴恩达机器学习第二周编程作业(包括附加题)

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JavaScript大作业

js大作业题目 1.用户注册登录页面,注册页面需要有正则表达式完成校验。 2.注册后将用户名和密码写入cookie。用户登录分为注册用户和游客。 3.注册用户可以查看页面完整内容,游客用户只可以查看部分页面内容(必须同一页面,不准使用两个页面)。 4.要求JS代码和html页面分离。

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这是我自己做的HTML期末大作业,花了很多时间,稍加修改就可以作为自己的作业了,而且也可以作为学习参考

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满足一般选修课作业要求,用到课堂上老师讲到内容。绝对满足老师选修课作业。

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