(超全)Andrew Ng机器学习个人笔记


前言:

今天学习完了Coursera上Andrew Ng老师的machine learning课程,看到这个课程也是在知乎上网友的推荐,的确,真的是一门非常非常有启发性意义的课程!由于课程是英文的,开始还担心坚持不下去,不过还是有中文字幕的,但是呢,还是尽力看英文吧,毕竟。。说实话,这里面的英语都是超级基础的,对于我这个英文渣也几乎没有什么挑战。好吧,闲话不多说,之前的笔记都记在本子上,现在开始我对整个课程学习下来的一些总结吧,这样也算是一个印象加深。笔记为了阅读方便,我转成了PDF格式,上传到了我的GitHub上。

由于这个课程是带有随堂检测、quiz、编程作业的。我大天朝有时候下载一些东西不太方便,我就把这个课程的所有课件和编程源发附上,方便大家下载学习(链接失效可以邮箱联系)。

!!!请一定独立思考,如果实在没想到怎么做,再看源码吧 ,看完也请再次思考几番!!!

-------------由于都是我本人自己做的,可能有的地方不对,还请各位指出,共同提高                 --------------------------

-------------邮箱:[email protected]                                                                                 ---------------------------

-------------课件地址:https://pan.baidu.com/s/1evxDQLDSWNIJuNj3H7myiQ 密码:8xwk-------------------------

-------------笔记GitHub仓库:https://github.com/LiUzHiAn/Machine-Learning-Notes

-------------编程作业地址:https://pan.baidu.com/s/1tXyyiUm3EhcFhF4845fxOA 密码:w4r6-------------------------

01 introduction

02单变量线性回归

03 向量和矩阵

04 多元线性回归

☆声明:以下都是个人对课程的一些理解,大致按照课程的顺序叙述,也可以看做是对课程的一个翻译版吧,图片信息等来自课件,如果存在侵权,请联系我删掉。



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