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机器学习所有课后作业 吴大大的 只看没用 做了练习题才有点儿用 课后答案可以网上找 练习题目很有必要
吴恩达深度学习课程的课后作业代码，python3.5实现
吴恩达在coursera上免费的斯坦福deep learning课程的同步资料，包含完整的matlab代码与PDF文档说明
吴恩达所讲授的四门专项课程的编程代码示例：神经网络与深度学习，卷积神经网络，机器学习框架搭建，深度学习神经网络。对想了解深度学习框架结构的深度学习爱好者与初学者有很好的领进门的作用！
深度学习(DeepLearning最全的中文版)_2017年新书，学习深度学习的入门课程，介绍了一些基础知识，卷积神经网络CNN，回归神经网络RNN，等现在比较流行的模型。
整理方式: 作业原文件: 链接: https://pan.baidu.com/s/1BSiu57cDfiC4grCIx7zalA 提取码: a8sm 可成功运行的答案: 链接: https://pa
吴恩达机器学习作业1-linear regression。matlab代码。
为了分享和帮助广大同学在学习吴恩达机器学习课程的同时，在缺少linux环境下，用pycharm编程实现代码，本资源提供了机器学习代码的python版，并有详细注释，原有来源“黄海广”
吴恩达老师的机器学习作业。包含作业描述，Python实现和数据集。作业描述是英文的，比较简单大家可以看懂
吴恩达机器学习课程的所有代码，我已经在Coursera上完成了这门课程，现在把所有编程作业包括我的实现给大家分享。如果您觉得有用一定要去我的Github（JudasDie）上对应仓库点个小星星哦，不要
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