coursera吴恩达机器学习课程作业自写Python版本+Matlab原版

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

本课程将广泛介绍机器学习、数据挖掘和统计模式识别。相关主题包括：(i)监督式学习（参数和非参数算法、支持向量机、核函数和神经网络）。(ii)无监督学习（集群、降维、推荐系统和深度学习）。(iii)机器

本课程将广泛介绍机器学习、数据挖掘和统计模式识别。相关主题包括：(i) 监督式学习（参数和非参数算法、支持向量机、核函数和神经网络）。(ii) 无监督学习（集群、降维、推荐系统和深度学习）。(iii)

吴恩达（Andrew Ng）Coursera 机器学习 课后习题及代码，可直接运行。 全部使用matlab 矩阵计算，运行效率高

该文档是在coursera网站上一个章节一个章节下载的PDF版，拼接在一起，然后再去除了吴恩达老师课堂上做的笔记，如果你在coursera学习机器学习这门课程，那么这个资源绝对能帮助到你。

Coursera-ML-AndrewNg-Notes:吴恩达老师的机器学习课程个人笔记

吴恩达老师深度学习作业，内含所有的数据集，ipython文件

资源比较完整，在下基本第五课已经快完成了。如果运行时发现文件缺失不是我的问题，这也算是学习的一部分。虽然网上也有人上传文件缺失的资源，但是我个人建议各位自己生成文件（比如训练集数据，函数库），因为可能

吴恩达机器学习线性回归资源及代码

吴恩达Coursera深度学习课程 deeplearning.ai (2-3) TensorFlow Tutorial--作业（可执行源码）