# Machine-Learning-2014-Exercises
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吴恩达机器学习课后作业代码.zip
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2024-04-12
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机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径。 随着统计学的发展,统计学习在机器学习中占据了重要地位,支持向量机(SVM)、决策树和随机森林等算法的提出和发展,使得机器学习能够更好地处理分类、回归和聚类等任务。进入21世纪,深度学习成为机器学习领域的重要突破,采用多层神经网络模型,通过大量数据和强大的计算能力来训练模型,在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域取得了显著的成果。 机器学习算法在各个领域都有广泛的应用,包括医疗保健、金融、零售和电子商务、智能交通、生产制造等。例如,在医疗领域,机器学习技术可以帮助医生识别医疗影像,辅助诊断疾病,预测病情发展趋势,并为患者提供个性化的治疗方案。在金融领域,机器学习模型可以分析金融数据,识别潜在风险,预测股票市场的走势等。 未来,随着传感器技术和计算能力的提升,机器学习将在自动驾驶、智能家居等领域发挥更大的作用。同时,随着物联网技术的普及,机器学习将助力智能家居设备实现更加智能化和个性化的功能。在工业制造领域,机器学习也将实现广泛应用,如智能制造、工艺优化和质量控制等。 总之,机器学习是一门具有广阔应用前景和深远影响的学科,它将持续推动人工智能技术的发展,为人类社会的进步做出重要贡献。
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吴恩达机器学习课后作业代码.zip (46个子文件)
content
EX6 SVM
data
spamSample1.txt 655B
ex6data1.mat 981B
spamTrain.mat 419KB
ex6data2.mat 7KB
ex6data3.mat 6KB
emailSample2.txt 1KB
spamSample2.txt 245B
spamTest.mat 110KB
emailSample1.txt 393B
vocab.txt 20KB
ex6 支持向量机.py 2KB
EX2 logistic regression
ex2data2.txt 2KB
ex2data1.txt 4KB
ex2_逻辑回归.py 2KB
ex2_正则化逻辑回归.py 3KB
EX4 NN back propagation
ex4 反向传播.py 4KB
ex4weights.mat 78KB
fminx.npy 80KB
ex4data1.mat 7.16MB
.gitattributes 66B
EX7 kmeans and PCA
ex7 PCA.py 781B
data
bird_small.mat 45KB
ex7data2.mat 5KB
95.bmp 1.45MB
ex7faces.mat 10.52MB
ex7data1.mat 995B
bird_small.png 32KB
ex7 K-means.py 3KB
EX3 neural network
ex3 神经网络.py 2KB
ex3data1.mat 7.16MB
ex3weights.mat 78KB
EX8 anomaly detection and recommendation
ex8 推荐系统.py 4KB
data
ex8_movies.mat 218KB
ex8data2.mat 91KB
movie_ids.txt 47KB
fminx.npy 205KB
ex8_movieParams.mat 196KB
ex8data1.mat 9KB
ex8 异常检测.py 2KB
EX1 linear regression
ex1data1.txt 1KB
ex1data2.txt 657B
ex1_多变量线性回归.py 2KB
ex1_单变量线性回归.py 2KB
EX5 bias vs variance
ex5 方差和偏差.py 4KB
ex5data1.mat 1KB
README.md 34B
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