开源软件名称(OpenSource Name):makingagent/Coursera-Machine-Learning
开源软件地址(OpenSource Url):https://github.com/makingagent/Coursera-Machine-Learning
开源编程语言(OpenSource Language):
Python
100.0%
开源软件介绍(OpenSource Introduction):
项目简介
![](https://camo.githubusercontent.com/0c8753d3bf1867ba3d7626de57dfc01fb5a76cdc113150e311e1d937b5749c0a/68747470733a2f2f696d672e736869656c64732e696f2f707970692f707976657273696f6e732f446a616e676f2e737667)
本项目是 吴恩达机器学习 课程的 笔记 和 作业。课程作业原先使用的是 Octave 和 MATLAB。不过笔者觉得无论是对 Machine Learning 的学习还是对未来工程项目的开发 Python 都更为合适。所以笔者就使用 Python 将课程作业重新实现了一遍。
希望这个项目能帮助大家理清课程的内容,理解算法背后的模型,掌握一些 Python 基本库的使用。
Python 依赖包
pip install numpy
pip install matplotlib
pip install scipy
第一周 | 线性回归
- 笔记
- 作业说明
- 数据:
ex1data1.txt ,ex1data2.txt
- 作业文件:
ex1.py ,ex1_multi.py
python ex1.py
python ex1_multi.py
第二周 | 逻辑回归
- 笔记
- 作业说明
- 数据:
ex2data2.txt ,ex2data2.txt
- 作业文件:
ex2.py ,ex2_reg.py
python ex2.py
python ex2_reg.py
第三周 | 神经网络 | 多分类问题
- 笔记
- 作业说明
- 数据:
ex3data1.mat ,ex3weights.mat
- 作业文件:
ex3.py ,ex3_nn.py
python ex3.py
python ex3_nn.py
第四周 | 神经网络 | 反向传播算法
- 笔记
- 作业说明
- 数据:
ex4data1.mat ,ex4weights.mat
- 作业文件:
ex4.py
第五周 | 方差与偏差
- 笔记
- 作业说明
- 数据:
ex5data1.mat
- 作业文件:
ex5.py
第六周 | 支持向量机
python ex6.py
python ex6_spam.py
第七周 | 无监督学习算法 | k-means 与 PCA
- 笔记
- 作业说明
- 数据:
bird_small.png ,ex7data1.mat ,ex7data2.mat ,ex7faces.mat
- 作业文件:
ex7.py ,ex7_pca.py
python ex7.py
python ex7_pca.py
第八周 | 异常检测与协同过滤
- 笔记
- 作业说明
- 数据:
ex8data1.mat ,ex8data2.mat ,ex8_movies.mat ,ex8_movieParams.mat ,movie_ids.txt
- 作业文件:
ex8.py ,ex8_cofi.py
python ex8.py
python ex8_cofi.py
|
请发表评论