机器学习（MachineLearning）-吴恩达（AndrewNg）

本课程提供了一个广泛的介绍机器学习、数据挖掘、统计模式识别的课程。主题包括： （一）监督学习（参数/非参数算法，支持向量机，核函数，神经网络）。 （二）无监督学习（聚类，降维，推荐系统，深入学习推荐）

吴恩达机器学习笔记和原始讲义，包含机器学习十大算法的具体推导过程，数学难度颇高

这算是机器学习一套非常适合入门(不过到了后面也相当深)的敲门砖，能够把很抽象的机器学习过程讲得很清楚，小弟看了这套公开课资料表示那真叫一个受益匪浅啊。

吴恩达斯坦福机器学习原始讲义，机器学习入门课程，CS229。

高清版，吴恩达完整翻译版《机器学习要领》，人工智能nlp方向必读书籍，BAT算法工程师极力推荐！

吴恩达机器学习Matlab和python源码。。。。。。。。。。。

人工智能专业最近大受欢迎，吴恩达在斯坦福大学公开课上的机器学习入门视频也理所应当的火了起来，这个是吴恩达公开课布置的练习题的python实现

暑假自学了吴恩达的机器学习，里面包含吴恩达的监督学习的分类问题和回归问题，之后还会继续更新

本次上传的文件是吴恩达老师在coursera上机器学习第一、二、三、四周的课堂练习，包括每节课程里暂停的作业以及每章会有的五个小练习，都是自己在coursera网上遇到是截图下来的，希望与大家一起交流

包含： 1、《机器学习个人笔记完整版v5.24-A4打印版.pdf》 2、课程PPT 3、课程源代码（python） 4、网页版课程笔记，方便手机阅读 5、课程视频的百度网盘地址（20180613亲测