这个存储库包含了Andrew Ng教授机器学习课程作业的Python版本。这门课程是最受欢迎的在线机器学习入门课程之一,为学生提供了使用Python进行编程的机会。在过去几年中,Python在机器学习领域的应用迅速增长,因此我决定将所有MATLAB/OCTAVE编程作业重新编写为Python版本,以便学生能够更轻松地使用这个生态系统。这些新的编程作业与课堂教学完美结合,无需使用MATLAB进行任何操作。
Python实现机器学习课程作业集-Machine-Learning-Coursera-in-Python
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2024-09-26
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图像矩阵MATLAB代码在Python中的实现:如果您已经完成了Andrew Ng教授在Coursera上开设的机器学习入门课程,那么您可能已经熟悉了Octave/Matlab编程。此存储库将帮助您逐步在Python中重新实现这些内容,让您可以直观地检查每一步的进展,就像在课程作业中一样。如何开始依赖关系:此项目采用Python 3.6开发,主要使用NumPy、Matplotlib、SciKit-Learn和SciKit-Image库。为了简化安装过程,推荐使用一个命令安装所有依赖项。重要提示:在开始之前,有几点需要注意:1. 将Octave/Matlab中的所有列向量平坦化为一维ndarray。例如,y和theta将不再是mx1矩阵,而是包含m个元素的1-D ndarray。2. 在Octave/Matlab中使用size(theta) -> (2,1)表示的列向量,转为Python后为theta.shape -> (2,)。3. 避免使用numpy.matrix,改用numpy.ndarray来提高代码的兼容性和易读性。此实现包括线性回归的多变量情况,帮助您全面掌握Python中矩阵运算的技巧。
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