机器学习课程python 该存储库包含由Stanford University创建的Andrew Ng在Coursera上的机器学习课程的某些编程作业的python实现。 编程练习1:线性回归在本练习中,您将实现线性回归并了解它如何在现实世界的数据集上工作。 编程练习2:逻辑回归在本练习中,您将实现逻辑回归并将其应用于两个不同的数据集。 编程练习3:多类分类和神经网络在本练习中,您将实现神经网络对所有逻辑回归和前馈传播的识别,以识别手写数字。 编程练习4:神经网络学习在本练习中,您将为神经网络实现反向传播算法,并将其应用于手写数字识别任务。 编程练习5:正则化线性回归和偏差与方差在本练习中,您将实现正则化线性回归和多项式回归,并将其用于研究具有不同偏差方差属性的模型。 编程练习6:支持向量机在本练习中,您将使用高斯内核实现支持向量机(SVM),并且将使用支持向量机(SVM)来