斯坦福机器学习公开课CS229讲义作业及matlab代码资源下载

这份斯坦福机器学习公开课作业1的解答已成功提交并通过审核。希望能为学习这门课程的同学提供一些参考和帮助。

Coursera斯坦福机器学习公开课作业3已完成提交，为学习者提供了参考。

斯坦福的机器学习笔记视频提供了深入的学习资源，涵盖了机器学习领域的关键概念和实际应用。学员可以通过这些视频课程深入了解机器学习算法和技术的最新发展。

斯坦福大学Andrew Ng教授的《机器学习》课程讲义及Matlab源码，配合公开课视频学习效果显著。

这份资源包含斯坦福机器学习课程的06-10章节笔记，对课程内容进行了详细的记录和整理。

哈佛大学：公平与正义 哈佛大学：幸福 哈佛大学：好市民 哈佛大学：自由选择 耶鲁大学：哲学：死亡 耶鲁大学：聆听音乐 耶鲁大学：古希腊历史简介 耶鲁大学：食物的心理学、生物学和政治学 耶鲁大学：欧洲文明 耶鲁大学：金融市场 耶鲁大学：基础物理 耶鲁大学：1945 年后的美国小说 耶鲁大学：美国内战与重建 耶鲁大学：罗马建筑 耶鲁大学：旧约全书导论 耶鲁大学：生物医学工程探索

我基于ML课程的作业，Python程式设计作业存储库包含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之一，适合任何有兴趣的学生开始机器学习。编程分配原先在MATLAB或OCTAVE中进行，但随着Python机器学习生态系统的迅速发展，我决定用Python重写所有编程任务，使学生从学习之初就熟悉其生态系统。这些分配与班级无缝协作，无需在MATLAB分配中发布任何材料。重新编写的说明与Python入门代码一致。

在这篇学习笔记中，我将深入探讨斯坦福大学机器学习课程中的关键概念，这些内容源自Andrew Ng教授的讲义和教学视频。机器学习作为一门多领域交叉学科，致力于通过经验学习方式让计算机自动化地获取知识，而无需显式编程。将重点关注机器学习的基础理论、模型和算法，探索监督学习、无监督学习和半监督学习等不同类型，其中监督学习主要包括回归和分类问题。在回归中，我们预测连续变量如房价；而在分类中，我们将数据分为离散类别如垃圾邮件检测。无监督学习则通过处理未标记数据进行聚类和降维，揭示数据内在结构。接着，我们深入讨论线性回归作为基础模型，其通过最佳拟合直线或超平面预测目标变量，优化目标在于最小化预测与真实值的误差。梯度下降法是优化线性回归参数的主要手段。逻辑回归则用于二分类问题，通过sigmoid函数预测事件概率，适用于多项逻辑回归以处理多分类问题。此外，我们探索神经网络和深度学习的概念，神经网络通过多层节点实现复杂非线性学习，应用于图像识别的CNN和文本处理的RNN。模型评估和选择中的交叉验证和正则化有助于防止过拟合和提升泛化能力。支持向量机（SVM）则通过寻找最优超平面实现不同类别间的最大化间隔，并通过核技巧处理非线性可分数据。这些基础知识为进一步学习和实践机器学习技术奠定了坚实基础，未来笔记将继续探索集成学习、强化学习和聚类算法等高级主题。

麻省理工学院数据挖掘开放式课程材料，免费提供学习