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matlab代码梯度下降法-CS229-ProblemSet-Python:CS229-问题集-Python
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2021-05-24
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matlab 代码梯度下降法 CS229 课后作业(Problem Set) python实现 所用的是 2016年秋季的课后作业 官方讲义、作业、解答都可以在找到 课后答案中给的代码都是matlab实现的,但是我均使用python将其实现了一遍,并提供了ipynb格式的代码总结了算法流程,供大家理清代码逻辑。在这过程中我参考了的代码,当我无从下手时它能给我不错的灵感。 尤其要感谢将很多matlab框架中的代码也转换成了python,这样才使得能够用python实现全部的代码实践题。、 同时,我整理的 也许可以帮到大家 Problem Set 1: Supervised Learning 使用每道题中的算法命名每道题,而不是以Problem Set上的题目名字命名。 实践题1 : 实践题2 : 实践题3 : 实践题4 : Problem Set 2: Supervised Learning II 实践题1 : 实践题2 : Problem Set 3: Deep Learning & Unsupervised Learning 实践题1 : Problem Set 4: Expecta
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CS229-ProblemSet-Python-master.zip (43个子文件)
CS229-ProblemSet-Python-master
.gitignore 153B
Problem Set 2
2.2_svm.py 2KB
data
MATRIX.TRAIN.400 105KB
MATRIX.TRAIN.1400 336KB
MATRIX.TEST 196KB
MATRIX.TRAIN.800 200KB
MATRIX.TRAIN.200 57KB
TOKENS_LIST 15KB
MATRIX.TRAIN.100 33KB
MATRIX.TRAIN 513KB
MATRIX.TRAIN.50 21KB
2.1_naive_Bayes.ipynb 20KB
2.2_svm.ipynb 5KB
__pycache__
read_Matrix.cpython-35.pyc 1KB
2.1_naive_Bayes.py 3KB
read_Matrix.py 613B
Problem Set 1
1_Logistic Regression.py 2KB
data
smooth_train.csv 1.61MB
logistic_y.txt 2KB
quasar_test.csv 121KB
logistic_x.txt 3KB
smooth_test.csv 416KB
quasar_train.csv 533KB
5.1_Linear_Regression.py 648B
5.2_Local_linear_regression.ipynb 47KB
5.3_Funcion_regression.ipynb 121KB
5.3_Function_Regression.py 3KB
5.2_Local_Linear_Regression.py 2KB
5.1_Linear_regression.ipynb 18KB
1_Logistic_regression.ipynb 20KB
Problem Set 3
data
mandrill-large.tiff 775KB
mandrill-small.tiff 48KB
5_K_means.py 2KB
5_K-means_for_compression.ipynb 853KB
README.md 2KB
Problem Set 4
6_control.py 12KB
4_ICA.ipynb 6KB
data
bellsej.py 1KB
mix.dat 4.18MB
cart_pole.py 5KB
6_Inverted_pendulum.ipynb 12KB
__pycache__
cart_pole.cpython-35.pyc 5KB
4_ICA.py 2KB
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