锅炉matlab程序代码-Stanford-ML-Python:完成AndrewNg在Coursera上的ML课程中的练习。为了...

锅matlab程序代码Andrew Ng 的机器学习编程练习：Pythonized 斯坦福大学机器学习课程由 Andrew Ng 在 Coursera 上讲授 我自己在 Python 中实现了课程练习，因此我选择在线托管。 锅炉板代码改写也改写了。 不使用原始 Octave/Matlab 文件的几个原因： 到目前为止，Python 比 Oct/Mat 更有用和广泛使用。 目的是获得更多使用 python 数据库的经验。 原始的课程作业为学生做了大量的跑腿工作。 在我看来，仅仅填补所讲的空白不足以彻底理解材料。 解释结果的责任更大。 在原始作业提供预期值和对结果的解释的情况下，重新实现自然会导致不同的结果，需要在理解结果和潜在改进（更贴近生活）方面进行更多思考。 当然，推导也相当缺乏。 想在可能的情况下包括其他派生，但优先级较低。 文件格式一般旨在模仿课程练习的格式。 确切的变化因部分而异； 这些在相关文件夹中有详细说明。 没有提出实际意见； 重新实现提交代码似乎没有很好地利用时间。 因此，虽然我不能保证与答案完全相同，但可能的答案与原始作业中给出的答案相匹配。 通过绘图或类似方式进行的