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CourseraML:这是我所有工作的回购和Andrew Ng教授的斯坦福机器学习课程的笔记
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CourseraML 这是我所有工作的仓库,也是Andrew Ng教授的斯坦福机器学习课程的笔记。 进步 星期 # 阅读/讲座/笔记 测验 完成时间 作业 完成时间 第一周 完毕 简介,线性回归,线性代数 :check_mark: 不适用 不适用 第二周 完毕 具有多个变量的线性回归,八度/ MATLAB :check_mark: 线性回归 :check_mark: 第三周 完毕 逻辑回归,正则化 :check_mark: 逻辑回归 :check_mark: 第四周 尚未完成 神经网络:再现 多类分类和神经网络 第五周 尚未完成 神经网络:学习 神经网络学习 第六周 尚未完成 机器学习系统设计 不适用 不适用 第七周 尚未完成 支持向量机 支持向量机 第八周 尚未完成 无监督学习,主成分分析 K-均值聚类和PCA 第9周 尚未完成 异常检测 不适用 不适用 第十周 尚未完成 大规模机器学习 不适用 不适用 第11周 尚未完成 不适用 不适用 照片OCR
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CourseraML-main.zip (46个子文件)
CourseraML-main
Week1
Week1.pdf 104KB
Week3
ex2
ex2.pdf 228KB
ex2
mapFeature.m 508B
token.mat 242B
ex2.m 4KB
predict.m 759B
plotData.m 865B
costFunctionReg.m 1KB
ex2_reg.m 4KB
sigmoid.m 449B
costFunction.m 1KB
lib
makeValidFieldName.m 1KB
submitWithConfiguration.m 5KB
jsonlab
loadjson.m 18KB
varargin2struct.m 1KB
jsonopt.m 881B
loadubjson.m 15KB
saveubjson.m 16KB
LICENSE_BSD.txt 2KB
ChangeLog.txt 4KB
AUTHORS.txt 2KB
mergestruct.m 771B
README.txt 19KB
savejson.m 17KB
ex2data1.txt 4KB
submit.m 2KB
plotDecisionBoundary.m 1KB
ex2data2.txt 2KB
Week3.pdf 157KB
README.md 1KB
Week2
Assignment1
token.mat 220B
gradientDescent.m 1KB
ex1.m 4KB
featureNormalize.m 1KB
gradientDescentMulti.m 933B
computeCost.m 670B
ex1_multi.m 4KB
plotData.m 959B
ex1data2.txt 657B
ex1data1.txt 1KB
normalEqn.m 645B
computeCostMulti.m 671B
README.md 135B
submit.m 2KB
warmUpExercise.m 515B
Week2.pdf 118KB
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