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matlab代码中向量的点乘-python-ML:python-ML
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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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python-ML-master.zip (91个子文件)
python-ML-master
Exercise5
utils.py 5KB
exercise5.ipynb 43KB
Figures
polynomial_learning_curve.png 21KB
polynomial_learning_curve_reg_1.png 19KB
learning_curve_random.png 19KB
learning_curve.png 20KB
polynomial_regression_reg_1.png 21KB
linear_fit.png 15KB
polynomial_regression_reg_100.png 21KB
polynomial_regression.png 23KB
cross_validation.png 14KB
Data
ex5data1.mat 1KB
ex4weights.mat 78KB
ex4data1.mat 7.16MB
Exercise1
utils.py 2KB
exercise1.ipynb 54KB
Figures
dataset1.png 12KB
regression_result.png 17KB
cost_function.png 120KB
learning_rate.png 9KB
Data
ex1data1.txt 1KB
ex1data2.txt 657B
machinelearning.jpg 66KB
Exercise6
exercise6.ipynb 46KB
utils.py 23KB
Figures
dataset1.png 8KB
svm_dataset2.png 113KB
word_indices.png 72KB
svm_predictors.png 18KB
email_cleaned.png 54KB
svm_c1.png 13KB
vocab.png 25KB
dataset3.png 20KB
email.png 88KB
dataset2.png 79KB
svm_dataset3_best.png 39KB
svm_c100.png 12KB
Data
spamSample2.txt 245B
vocab.txt 20KB
ex6data1.mat 981B
ex6data2.mat 7KB
emailSample2.txt 1KB
ex6data3.mat 6KB
spamTest.mat 110KB
emailSample1.txt 393B
spamTrain.mat 419KB
spamSample1.txt 655B
Exercise3
utils.py 3KB
exercise3.ipynb 43KB
Figures
neuralnetwork.png 54KB
Data
ex3data1.mat 7.16MB
ex3weights.mat 78KB
submission.py 4KB
Exercise2
utils.py 5KB
Figures
decision_boundary3.png 23KB
decision_boundary4.png 21KB
decision_boundary2.png 21KB
decision_boundary1.png 20KB
exercise2.ipynb 40KB
Data
ex2data2.txt 2KB
ex2data1.txt 4KB
requirements.txt 3KB
Exercise4
exercise4.ipynb 45KB
utils.py 8KB
Figures
ex4-backpropagation.png 42KB
neural_network.png 54KB
Data
ex4weights.mat 78KB
ex4data1.mat 7.16MB
README.md 7KB
Exercise8
utils.py 9KB
Figures
gaussian_fit.png 45KB
exercise8.ipynb 48KB
Data
ex8_movies.mat 218KB
movie_ids.txt 47KB
ex8_movieParams.mat 196KB
ex8data2.mat 91KB
ex8data1.mat 9KB
Exercise7
exercise7.ipynb 51KB
utils.py 8KB
Figures
faces_original.png 154KB
faces_reconstructed.png 125KB
bird_compression.png 70KB
pca_components.png 7KB
pca_reconstruction.png 17KB
faces.png 174KB
kmeans_result.png 28KB
Data
ex7data1.mat 995B
ex7faces.mat 10.52MB
ex7data2.mat 5KB
bird_small.mat 45KB
bird_small.png 32KB
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