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Coursera机器学习（Ng讲授）编程作业Ex1-Ex8

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简介：
本课程提供Andrew Ng教授在Coursera上《机器学习》系列课程中第1至第8次编程作业的解析与实践指导，涵盖线性回归、逻辑回归等基础算法。 已完成Coursera上的机器学习课程（授课教师：Andrew Ng）的编程作业ex1到ex8，并提交成功。可供初学者参考。

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  • Coursera机器学习（Ng讲授）编程作业Ex1-Ex8
    优质
    本课程提供Andrew Ng教授在Coursera上《机器学习》系列课程中第1至第8次编程作业的解析与实践指导，涵盖线性回归、逻辑回归等基础算法。 已完成Coursera上的机器学习课程（授课教师：Andrew Ng）的编程作业ex1到ex8，并提交成功。可供初学者参考。
     
  • Coursera机器学习编程作业解答
    优质
    本课程提供Coursera上广受欢迎的机器学习专项课程中所有编程作业的答案解析与指导，帮助学生更好地理解和掌握相关技术。 Coursera上吴恩达的机器学习课程课后大作业的Matlab答案已经通过了Coursera平台的测试。
     
  • 吴恩达机器学习全套课件与练习题（Ex1-Ex8）
    优质
    本资源包含吴恩达在Coursera平台上的经典《机器学习》课程全部课件及练习题（Ex1-Ex8），适合初学者系统学习机器学习理论和实践。 吴恩达的机器学习课程包括全部课件及编程练习题ex1至ex8。
     
  • Coursera机器学习课程作业答案大全
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    《Coursera机器学习课程作业答案大全》是一本全面解析和提供解决方案的学习指南，涵盖Coursera平台上广受好评的机器学习课程中所有作业问题的答案与详解。适合希望深入理解和掌握机器学习知识的技术爱好者及专业学生参考使用。 Coursera上的机器学习课程是由Andrew NG教授的斯坦福大学课程。该课程的所有课后习题答案都是真实可用的。
     
  • 吴恩达机器学习实验（广工）Ex1~Ex8及实验报告.zip
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    本资源包含吴恩达《机器学习》课程前八次实验代码与详细报告，适用于广东工业大学相关课程学习，涵盖线性回归、逻辑回归等基础算法实践。 这段文字描述的是用MATLAB R2018b版本编写的代码，并且这些代码已经经过作者亲自运行验证，确认可以使用。此外，还包含了作者的实验报告，在评分方面通常都能达到88到92分之间。每份报告中详细记录了实验流程和心得体会，基本能够满足相关要求。
     
  • Coursera斯坦福机器学习1-11周编程作业全集
    优质
    本资源包含了Coursera上由斯坦福大学提供的机器学习课程前十一周的所有编程作业题，非常适合希望系统学习和实践机器学习算法的初学者与进阶者。 我在Coursera上的斯坦福机器学习课程完成了1到11周的全部8个编程作业，并且所有测试提交都获得了满分通过。
     
  • （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。
     
  • 吴恩达机器学习编程作业及答案 (Andrew-Ng-ML)
    优质
    吴恩达机器学习编程作业及答案是针对Coursera上由斯坦福大学吴恩达教授开设的机器学习课程设计的一系列实践任务与解答，旨在通过编程实践深化对机器学习理论的理解。 对于使用 Octave (>=3.8.0) 或已安装 MATLAB (< R2019b) 的用户，请下载本周的编程作业。该 ZIP 文件包含 PDF 格式的说明以及初始代码。
     
  • Andrew Ng的机器学习中文讲义
    优质
    这本由知名人工智能专家Andrew Ng编写的机器学习中文讲义，旨在帮助中国学生和开发者更好地理解和掌握机器学习的核心概念与实践技能。 吴恩达（Andrew Ng）的机器学习中文讲义仅供学习交流使用，请勿用于商业盈利目的，否则后果自负。
     
  • 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！