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2020年吴恩达机器学习课程的编程作业。

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简介：
该压缩包包含了吴恩达教授的《Machine Learning》课程中，所有学员需独立完成的编程作业片段。请将其解压后放入原始课程作业压缩包中即可。 其中的每一份编程作业均由本人亲自主手编写，并且在编写过程中，尽可能地采用了向量化计算方法，最终均获得了满分通过的优异成绩。

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  • （完整版）2020年吴恩达机器学习课程编程作业
    优质
    本资源提供完整版2020年吴恩达机器学习课程的所有编程作业及解决方案，涵盖线性回归、神经网络等核心主题，适合深入学习与实践。 压缩包内包含吴恩达老师《Machine Learning》课程全部编程作业中需要自己完成的部分，解压后放入课程原始作业文件夹即可。所有编程作业均为本人独立完成，并尽量使用向量化计算，全部满分通过。
     
  • 吴恩达机器学习课程编程作业.zip
    优质
    该资源包含吴恩达在Coursera平台上开设的《机器学习》课程中所有编程作业的解决方案及数据集，适用于希望深入实践机器学习算法的学生和开发者。 完成机器学习的课后作业很有必要，只是阅读吴大大的资料是不够的，实际动手做练习题才能有所收获。虽然可以在网上找到一些课后答案作为参考，但自己独立完成练习题目是非常重要的。
     
  • 吴恩达机器学习课程作业源码与笔记_机器学习_吴恩达_
    优质
    本资源包含吴恩达教授在Coursera平台开设的机器学习课程全部编程作业源代码及个人学习笔记，适用于深入理解和实践机器学习算法。 吴恩达的机器学习课程提供了详细的课后习题资料和代码资源。
     
  • （完整版）2020年吴恩达机器学习第二周编程作业Ex1
    优质
    本教程为吴恩达教授在Coursera平台上的《机器学习》课程2020年的完整版本中第二周的编程练习，代码实现单变量线性回归算法，并应用其进行预测分析。 压缩包内包含吴恩达老师《Machine Learning》课程第二周的编程作业ex1所需完成的四个m文件以及可选择完成的四个m文件。所有编程作业均为本人独立完成，并尽量使用向量化计算，全部满分通过。
     
  • Coursera课程：吴恩达《机器学习》(2022年版) 作业代码
    优质
    本资源包含Coursera上吴恩达教授《机器学习》（2022年版）课程的所有作业Python代码，帮助学习者实践和加深对机器学习算法的理解。 Coursera课程：吴恩达《机器学习》（2022版）课后练习代码；配套的课程可以在哔哩哔哩视频网站上学习；仅用于个人学习目的；希望大家互相交流、共同进步！
     
  • 吴恩达机器学习课程的Matlab版本作业
    优质
    本简介提供吴恩达在Coursera平台上的经典机器学习课程中使用MATLAB完成的所有编程练习和项目的详细解答与指导。适合希望利用MATLAB进行实践操作的学习者参考。 吴恩达机器学习课程作业的Matlab原版涉及的是著名人工智能专家吴恩达（Andrew Ng）在Coursera上开设的机器学习课程中的编程作业，这些作业是用Matlab语言编写的。Matlab是一种广泛应用于数值计算、数据可视化和算法开发的高级编程环境，特别适合于处理科学和工程问题，包括机器学习。 在机器学习领域中，由于其强大的数学计算功能及友好的用户界面，许多初学者和专业研究者使用Matlab来实现并测试各种机器学习算法。吴恩达的课程是全球最受欢迎的在线机器学习课程之一，通过这些Matlab作业，学生可以深入理解监督学习与无监督学习的基本概念，如线性回归、逻辑回归、神经网络、支持向量机、决策树、随机森林和聚类算法等。 除了原版的Matlab代码之外，还有学员使用Python语言重新实现了吴恩达机器学习课程中的作业。由于简洁的语法及丰富的库（例如NumPy, Pandas 和 Scikit-learn），Python在数据科学与机器学习领域中备受欢迎。通过对比这两种编程语言下的实现方式，学生能够更好地理解算法原理，并提升其编程能力。 Matlab和Python都是用于机器学习应用的重要工具，它们各有优势。虽然Python具备更好的可扩展性和社区支持，适合处理大规模的数据集及复杂项目开发；而Matlab则以其集成的工具箱闻名，在快速原型设计与验证方面更为便捷。通过对比两种语言下的实现方式，学生不仅能够加深对算法原理的理解，还能提升解决问题的能力。 在文件名称列表Coursera-ML-using-matlab-python-master中可以看出这是一个包含Matlab和Python两个版本代码的项目结构。学员可以通过阅读及运行这些代码来学习吴恩达课程中的各个机器学习主题。每个子目录可能对应一个具体的作业或实验，涵盖不同的算法与概念。通过这样的实践操作，学生不仅能够理论联系实际，还能为未来在工作场景中应用机器学习打下坚实基础。
     
  • （完整版）2020年吴恩达机器学习课程第四周编程练习（Ex3）
    优质
    本简介提供对2020年吴恩达机器学习课程第四周编程练习（Ex3）的概览，包括多项分类、逻辑回归算法实现以及评估方法等内容。 压缩包内包含吴恩达老师《Machine Learning》课程第四周的编程作业ex3所需的四个m文件。所有编程作业均为本人独立完成，并尽量使用向量化计算，全部满分通过。
     
  • （完整版）2020年吴恩达机器学习课程第五周编程练习ex4
    优质
    本教程提供完整的2020年吴恩达机器学习课程第五周编程练习ex4解决方案和解析，涵盖正则化、多类别分类等核心概念。 压缩包内包含吴恩达老师《Machine Learning》课程第五周的编程作业ex4所需的三个m文件。所有编程作业均为本人独立完成，并尽量使用向量化计算，全部满分通过。
     
  • （完整版）2020年吴恩达机器学习课程第三周编程练习（Ex2）
    优质
    本简介提供对2020年吴恩达机器学习课程第三周编程练习（Ex2）的概览，涵盖了多项Logistic回归及分类算法的实际应用和实践操作。 压缩包内包含吴恩达老师《Machine Learning》课程第三周的编程作业ex2所需完成的五个m文件。所有编程作业均为本人独立完成，并尽量使用向量化计算，全部满分通过。
     
  • (完整版)2020吴恩达机器学习Ex6第七周编程作业
    优质
    本教程提供完整的2020年吴恩达机器学习课程第六次家庭作业（第七周内容）解答与解析，深入探讨机器学习中的高级优化算法和正则化技术。 压缩包内包含吴恩达老师《Machine Learning》课程第七周的编程作业ex6所需完成的四个m文件，解压后放入课程作业原始压缩包中即可使用。所有编程作业均为本人独立完成，并尽量采用向量化计算方法，全部满分通过。