Python中的Coursera机器学习作业 关于 如果您已经完成了由Andrew Ng教授在Coursera上进行的惊人的入门机器学习,那么您可能已经熟悉Octave / Matlab编程。 使用此存储库,您可以逐步地在Python中重新实现它们,就像在课程分配中一样,直观地检查过程中的工作。 如何开始 依存关系 该项目是用Python 3.6编码的 麻木 matplotlib 科学的 scikit学习 scikit图像 恩特克 安装 一次安装所有这些依赖项的最快,最简单的方法是使用 。 重要的提示 在开始之前,有几件事要牢记。 将倍频程/ matlab中的所有列向量展平为简单的一维ndarray。 (例如,y和theta不再是mx 1矩阵,而是一个包含m个元素的1-d ndarray。)因此在Octave / Matlab中, >> size(theta) >> ( 2 , 1 )