Machine Learning Andrew Ng吴恩达课程编程作业Python与MATLAB实现

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。

精选教材吴恩达Deep Learning Specialization编程任务与答案整合，是为那些希望深入学习人工智能和深度学习的学习者准备的资源汇编。

本仓库包含吴恩达机器学习与深度学习课程的学习笔记和代码实现。课程笔记涵盖机器学习和深度学习的核心概念，代码部分则使用MATLAB实现了课程中涉及的基础算法。 关于课程编程作业： 强烈建议注册 Coursera 上对应的课程以完成编程作业。课程作业能够帮助你更好地理解和应用所学知识。 关于代码实现： 本仓库中的代码主要使用 MATLAB 编写，帮助学习者理解算法的底层实现。

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。

斯坦福大学吴恩达教授的机器学习实验一资料，使用Matlab编写。

Matlab 正态曲线拟合代码介绍 这是 Andrew Ng 教授在 Coursera 网站上的在线机器学习课程（MOOC）的 R版本作业。要下载讲座视频，请访问课程网站：该存储库提供了用于解决 R 统计软件中分配问题的入门代码；每个练习文件旁边也提供了完整的作业。只需按照以下步骤完成任务： 查看讲座阅读说明（pdf）。指令基本上是针对 MATLAB / OCTAVE 的。 R兼容的指令版本将在以后作为页面提供。 使用 Starter_solution 文件夹并填写写在“您的代码在这里”的代码部分。 如果您自己不能解决问题，请从启动程序代码位于同一文件夹中的 _solution 后缀文件中获取帮助。例如，starter_solution/ex1/computeCost.R 具有一个名为 starter_solution/ex1/computeCost_solution.R 的关联解决方案文件。 依存关系安装 为了产生与 Octave / Matlab 类似的结果和图，您应该安装一些软件包： rgl 软件包用于在练习中生成 3D 散点图和表面图。 SnowballC：此程序包中的 portStemmer 函数具有与 p 相关的功能。

Bi-LSTM MATLAB Code – DataScience-Notes 数据科学笔记。提供有关数据科学的笔记、代码和实例，涵盖数学、统计、机器学习、深度学习等基础知识及相关应用场景。参考资料已在最后列出。大部分代码采用Python编写，涉及的库及框架包括： NumPy、SymPy、Scikit-learn、Gensim、TensorFlow 1.X、TensorFlow 2.X 和 MXNet。部分数值分析代码则使用MATLAB编写。 注释：- (notebook): Jupyter Notebook 文件链接- (MATLAB): 相应的 MATLAB 代码链接- (md): Markdown 文件链接- (link): 外部链接 目录1. Prerequisite Knowledge (必备知识)- 1.1 Basic Concepts Related to Mathematics and Python Implementation (数学相关基础概念和Python实现)- Vector and Determinant (向量和行列式)- Matrix (矩阵及其运算)

本存储库包含用于卡内基梅隆大学 10601 机器学习课程的 MATLAB 脚本。这些脚本涵盖了监督学习、非监督学习和强化学习的基本概念。

在粒子物理学研究中，背景分离技术是数据分析的重要部分，尤其是在信号与背景的分类中，信号代表我们感兴趣的粒子事件。我使用了多种机器学习技术，尤其是背景分离，来进行数据分析，以获得在其他数据集上的分析经验。本研究包括了在Coursera的Andrew Ng机器学习课程中的一些项目，这些项目使用了Matlab进行实现。 Matlab作为一种高级科学计算语言，能够处理各种机器学习任务，特别是信号与背景的分类。课程内容包括线性回归、逻辑回归、神经网络、支持向量机、K均值聚类等常见模型的应用。这些模型的实现涉及到诸如梯度下降、成本函数等技术细节。 例如： 例1：在练习1中，我们使用了线性回归模型，通过输入值预测实值输出，应用于房价预测，重点讨论了成本函数的概念，并实现了梯度下降算法。 例2：在另一个练习中，我们构建了逻辑回归模型，以预测学生是否能被大学录取。 这些方法的实现需要通过Octave或MATLAB来进行，帮助我们深入理解并实践机器学习算法的核心原理。