吴恩达机器学习课程练习代码实现(Octave版/Python版)

 吴恩达老师的机器学习课程成为了众多机器学习爱好者进入机器学习世界的敲门砖, 老师通俗易懂的授课方式让人能够快速的了解机器学习。 老师的课后练习使用Octave语言进行编写, 但是现在机器学习中使用更加普遍的是Python语言, 为了兼顾两者, 我就自己编写的两个版本的代码实现进行分享。对于每个作业PDF文档也进行了相应注释。

• Linear Regression
• Logistic Regression
• Neural Network
• NN Back Propagation
• Bias vs Variance
• SVM
• Kmeans and PCA
• Anomaly Detection and Recommendation

  具体代码文档下载链接: MachineLearningExam-Andrew-Ng
 ps: 若查看Python版本, 建议使用Jupyter Notebook进行阅读