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吴恩达《机器学习专项课程》Advanced Learning Algorithms第一周Python编程文件

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简介：
本文件为吴恩达《机器学习专项课程》中“高级学习算法”部分的第一周内容配套的Python编程作业，旨在通过实践掌握机器学习的核心概念和技能。 吴恩达在Coursera上的机器学习专项课程中的Machine Learning：Advanced Learning Algorithms第一周的所有Jupyter notebook文件（包括实验室练习文件）。

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  • 吴恩达《机器学习专项课程》Advanced Learning Algorithms第一周Python编程文件
    优质
    本文件为吴恩达《机器学习专项课程》中“高级学习算法”部分的第一周内容配套的Python编程作业，旨在通过实践掌握机器学习的核心概念和技能。 吴恩达在Coursera上的机器学习专项课程中的Machine Learning：Advanced Learning Algorithms第一周的所有Jupyter notebook文件（包括实验室练习文件）。
     
  • 吴恩达的机器学习专项课程中Supervised Machine Learning第一周的所有Python编程文件
    优质
    本集合包含了吴恩达在Coursera平台上的《机器学习》专项课程第一部分（监督式机器学习）第一周所涉及的所有Python编程作业文件，旨在帮助学员通过实践深入理解基本概念与算法。 吴恩达在Coursera上的机器学习专项课程中的第一周内容涵盖了监督式机器学习的回归与分类主题。这一部分包括了所有的Jupyter notebook文件以及实验室练习文件。
     
  • 吴恩达机器学习专项课程第二周（无监督学习与推荐系统）Python编程文件
    优质
    本Python编程文件是吴恩达机器学习专项课程第二周的学习资料，涵盖无监督学习和推荐系统的实践内容。通过实际编码练习，深入理解算法原理及其应用。 Coursera的机器学习专项课程中的Machine Learning：Unsupervised Learning, Recommenders, Reinforcement Learning第二周包含了一系列Jupyter notebook文件，其中包括实验室练习文件。
     
  • 吴恩达机器学习专项课程第三周（无监督学习与推荐系统）Python编程文件
    优质
    本Python编程文件为吴恩达机器学习专项课程第三周内容，专注于无监督学习技术及推荐系统的实现，提供实践项目以加深理解。 Coursera的机器学习专项课程中的第三周内容涵盖了无监督学习、推荐系统以及强化学习的相关主题。这一周的所有Jupyter Notebook文件（包括实验室练习）都提供了深入的学习材料和实践机会，帮助学生掌握这些关键技术领域的核心概念和应用方法。
     
  • 2022年吴恩达机器学习专项课程第一章作业
    优质
    本简介提供对于完成2022年吴恩达机器学习专项课程第一章作业的相关信息和要点总结，包括线性回归、梯度下降算法等内容。 2022吴恩达Machine Learning课程的第1部分包括监督机器学习中的回归与分类内容。本资源提供了C1测验作业以及经过Python大神优化的Jupyter notebook编程作业版本。
     
  • 2022年吴恩达机器学习专项课程第二章第三周作业
    优质
    本作业为2022年度吴恩达机器学习专项课程中第二章节第三周的学习任务，涵盖正则化技术、神经网络基础等核心概念的实际应用练习。 本资源包含2022年吴恩达机器学习专项课程C2W3的测验作业以及改进后的Python编程Jupyter notebook版本作业。
     
  • 机器学习 | 吴恩达第七周Python编程作业-附件资源
    优质
    本资源为吴恩达在Coursera上《机器学习》课程第七周Python编程作业的相关材料。包含数据集、代码模板等，助力学员实践和深化对算法的理解与应用。 吴恩达的机器学习课程第七周编程作业（Python版）提供了一个实践的机会来应用所学的知识。这份作业帮助学生深入理解并实际操作相关的概念和技术。
     
  • 吴恩达深度学习课程第二周编程练习（含lr_utils文件）
    优质
    本简介涵盖了吴恩达深度学习课程第二周的编程练习详解及代码实现，并提供关键辅助文件lr_utils的说明与下载链接。适合希望深入理解逻辑回归和图像分类的学员参考使用。 吴恩达深度学习第一课第二周编程作业；包含lr_utils.py和所需数据集。
     
  • 吴恩达深度学习课程第一周第四部分资源文件
    优质
    该资源文件为吴恩达深度学习课程第一周第四部分的学习材料，包含视频、讲义及编程练习等，帮助学员深入理解相关概念与应用。 dnn_utils_v2.py，testCases_v3.py，dnn_app_utils_v2.py，亲测！
     
  • （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。