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matlab代码中向量的点乘-Coursera-Machine-Learning-Course-Exercises:Course...
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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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Coursera-Machine-Learning-Course-Exercises-master.zip (25个子文件)
Coursera-Machine-Learning-Course-Exercises-master
Exercise2
utils.py 5KB
token.pkl 15B
Figures
decision_boundary3.png 23KB
decision_boundary4.png 21KB
decision_boundary2.png 21KB
decision_boundary1.png 20KB
Data
ex2data1.txt 4KB
ex2data2.txt 2KB
__pycache__
utils.cpython-38.pyc 4KB
utils.cpython-36.pyc 4KB
exercise2.ipynb 261KB
submission.py 4KB
Exercise1
utils.py 2KB
exercise1.ipynb 1.12MB
token.pkl 63B
Figures
learning_rate.png 9KB
cost_function.png 120KB
regression_result.png 17KB
dataset1.png 12KB
Data
ex1data2.txt 657B
ex1data1.txt 1KB
__pycache__
utils.cpython-38.pyc 2KB
utils.cpython-36.pyc 2KB
README.md 7KB
machinelearning.jpg 66KB
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