文件名称：Machine-Learning:斯坦福大学（Stanford University）的Andrew Ng提供的机器学习Coursera课程
文件大小：30KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-13 17:19:05
MATLAB
斯坦福大学的吴安德（Andrew Ng）提供的Coursera机器学习 成就声明： : （取得成绩：100.0％） • 介绍 •具有一个变量的线性回归 •线性代数复习 •复习问题（针对本周的主题） •具有多个变量的线性回归 •八度音阶教程 •复习问题（针对本周的主题） •编程练习1（线性回归） •Logistic回归 •正则化 •复习问题（针对本周的主题） •编程练习2（逻辑回归） •神经网络：表示 •复习问题（针对本周的主题） •编程练习3（多类分类和神经网络） •神经网络：学习 •复习问题（针对本周的主题） •编程练习（神经网络学习） •应用机器学习的建议 •机器学习系统设计 •复习问题（针对本周的主题） •编程练习（偏差） •支持向量机（SVM） •复习问题（针对本周的主题） •编程练习（SVM） •聚类 •降维 •复习问题（针对本周的主题） •编
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Machine-Learning-master
----projectData.m(936B)
----predict.m(846B)
----gradientDescent.m(1KB)
----polyFeatures.m(718B)
----recoverData.m(1KB)
----kMeansInitCentroids.m(798B)
----drawLine.m(232B)
----featureNormalize.m(510B)
----gradientDescentMulti.m(1KB)
----computeCost.m(685B)
----ex7_pca.m(7KB)
----computeNumericalGradient.m(1KB)
----costFunctionReg.m(2KB)
----ex7.m(5KB)
----sigmoid.m(519B)
----costFunction.m(1KB)
----learningCurve.m(3KB)
----displayData.m(1KB)
----computeCostMulti.m(724B)
----lrCostFunction.m(2KB)
----README.md(2KB)
----predictOneVsAll.m(1KB)
----randInitializeWeights.m(1KB)
----runkMeans.m(2KB)
----validationCurve.m(2KB)
----trainLinearReg.m(714B)
----linearRegCostFunction.m(1KB)
----computeCentroids.m(1KB)
----fmincg.m(9KB)
----pca.m(845B)
----findClosestCentroids.m(1KB)
----plotDataPoints.m(434B)
----plotProgresskMeans.m(840B)
----sigmoidGradient.m(708B)
----oneVsAll.m(2KB)
----plotFit.m(804B)