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matlab代码中向量的点乘-MachineLearning:机器学习
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2021-05-23
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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
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MachineLearning-master.zip (93个子文件)
MachineLearning-master
Exercise6
utils.py 23KB
Figures
email.png 88KB
svm_dataset3_best.png 39KB
vocab.png 25KB
svm_predictors.png 18KB
dataset2.png 79KB
svm_dataset2.png 113KB
svm_c100.png 12KB
email_cleaned.png 54KB
word_indices.png 72KB
svm_c1.png 13KB
dataset3.png 20KB
dataset1.png 8KB
exercise6.ipynb 401KB
Data
ex6data2.mat 7KB
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spamTest.mat 110KB
spamSample1.txt 655B
emailSample1.txt 393B
vocab.txt 20KB
ex6data3.mat 6KB
emailSample2.txt 1KB
spamSample2.txt 245B
ex6data1.mat 981B
Exercise5
utils.py 5KB
exercise5.ipynb 160KB
Figures
learning_curve.png 20KB
polynomial_learning_curve_reg_1.png 19KB
polynomial_regression.png 23KB
polynomial_regression_reg_100.png 21KB
polynomial_regression_reg_1.png 21KB
linear_fit.png 15KB
learning_curve_random.png 19KB
cross_validation.png 14KB
polynomial_learning_curve.png 21KB
Data
ex4data1.mat 7.16MB
ex4weights.mat 78KB
ex5data1.mat 1KB
Exercise2
utils.py 5KB
Figures
decision_boundary3.png 23KB
decision_boundary4.png 21KB
decision_boundary2.png 21KB
decision_boundary1.png 20KB
Data
ex2data1.txt 4KB
ex2data2.txt 2KB
exercise2.ipynb 115KB
Exercise8
exercise8.ipynb 222KB
utils.py 9KB
Figures
gaussian_fit.png 45KB
Data
ex8_movies.mat 218KB
ex8data2.mat 91KB
ex8_movieParams.mat 196KB
movie_ids.txt 47KB
ex8data1.mat 9KB
submission.py 4KB
Exercise1
utils.py 2KB
exercise1.ipynb 262KB
Figures
learning_rate.png 9KB
cost_function.png 120KB
regression_result.png 17KB
dataset1.png 12KB
Data
ex1data2.txt 657B
ex1data1.txt 1KB
requirements.txt 1KB
Exercise3
utils.py 3KB
Figures
neuralnetwork.png 54KB
Data
ex3data1.mat 7.16MB
ex3weights.mat 78KB
exercise3.ipynb 192KB
README.md 7KB
machinelearning.jpg 66KB
Exercise7
None0000000.png 0B
utils.py 8KB
Figures
faces_original.png 154KB
bird_compression.png 70KB
faces.png 174KB
pca_components.png 7KB
pca_reconstruction.png 17KB
kmeans_result.png 28KB
faces_reconstructed.png 125KB
Data
bird_small.png 32KB
ex7faces.mat 10.52MB
ex7data1.mat 995B
ex7data2.mat 5KB
bird_small.mat 45KB
exercise7.ipynb 1.48MB
.gitignore 1KB
Exercise4
utils.py 8KB
exercise4.ipynb 172KB
Figures
ex4-backpropagation.png 42KB
neural_network.png 54KB
Data
ex4data1.mat 7.16MB
ex4weights.mat 78KB
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