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吴恩达老师的《机器学习》课程作业,python实现。
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吴恩达老师的《机器学习》课程作业,python实现。.zip
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2024-04-28
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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。 机器学习的发展历程可以追溯到20世纪50年代,当时Arthur Samuel在IBM开发了第一个自我学习程序,一个西洋棋程序,这标志着机器学习的起步。随后,Frank Rosenblatt发明了第一个人工神经网络模型——感知机。在接下来的几十年里,机器学习领域取得了许多重要的进展,包括最近邻算法、决策树、随机森林、深度学习等算法和技术的发展。 机器学习有着广泛的应用场景,如自然语言处理、物体识别和智能驾驶、市场营销和个性化推荐等。通过分析大量的数据,机器学习可以帮助我们更好地理解和解决各种复杂的问题。例如,在自然语言处理领域,机器学习技术可以实现机器翻译、语音识别、文本分类和情感分析等功能;在物体识别和智能驾驶领域,机器学习可以通过训练模型来识别图像和视频中的物体,并实现智能驾驶等功能;在市场营销领域,机器学习可以帮助企业分析用户的购买行为和偏好,提供个性化的产品推荐和定制化的营销策略。 总的来说,机器学习是一个快速发展且充满潜力的领域,它正在不断地改变我们的生活和工作方式。随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展,相信机器学习将会在未来发挥更加重要的作用。
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吴恩达老师的《机器学习》课程作业,python实现。.zip (57个子文件)
content
3.multiclass_classification and neural_network
neural_network.py 2KB
ex3.pdf 287KB
oneVSall_logistic_regression.py 2KB
ex3data1.mat 7.16MB
ex3weights.mat 78KB
8.anomaly_detection and recommender_systems
recommender_system.py 1KB
anomaly_detection.py 2KB
ex8.pdf 242KB
data
ex8_movies.mat 218KB
ex8data2.mat 91KB
movie_ids.txt 47KB
ex8_movieParams.mat 196KB
ex8data1.mat 9KB
7.Kmeans_clustering and principal_component_analysis
data
bird_small.mat 45KB
ex7data2.mat 5KB
ex7faces.mat 10.52MB
ex7data1.mat 995B
bird_small.png 32KB
bird_new.png 10KB
K_means.py 2KB
ex7.pdf 699KB
principal_component_analysis.py 1KB
image_compression.py 404B
__pycache__
K_means.cpython-35.pyc 3KB
5.regularized_linear_regression and bias_versus_variance
ex5data1.mat 1KB
ex5.pdf 183KB
regularized_linear_regression.py 3KB
polynomial_regressiong.py 4KB
2.logistic_regression
ex2data2.txt 2KB
polynomial_logistic_regression.py 3KB
ex2.pdf 228KB
ex2data1.txt 4KB
logistic_regression.py 3KB
6.support_vector_machine
ex6.pdf 328KB
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
support_vector_machine.py 734B
spam_classifier.py 566B
4.neural_networks_learning
neural_network.py 3KB
ex4weights.mat 78KB
ex4data1.mat 7.16MB
ex4.pdf 348KB
1.linear_ regression
multivariate_linear_regression.py 2KB
ex1data1.txt 1KB
ex1data2.txt 657B
ex1.pdf 478KB
univariate_linear_regression.py 3KB
normal_equation.py 1KB
README.md 94B
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