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scruel / ML-AndrewNg-Notes

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scruel authored 2018-12-10 15:48 . little optimize.

ML-AndrewNg-Notes

课程地址:

https://www.coursera.org/learn/machine-learning

(吴恩达老师在 Coursera 上的机器学习公开课)

本项目包含课程中的课后作业以及笔记:

  1. 笔记(notes)都为中文,为了便于复习和扩充等,尽量会按照视频目录,以及视频内容进行提炼整理。
  2. 遵循荣誉准则,现已移除已通过的课后编程作业的源代码,之后会改为指导笔记形式陆续更新。

感谢关注,欢迎分享。

知乎文章

Read

  1. 在线阅读地址http://scruel.gitee.io/ml-andrewng-notes/

  2. 直接在 GitHub Page 上阅读,需安装 Chrome 插件 —— GitHub with MathJax(部分公式仍无法正常解析)。

  3. 下载 .html 网页文件及 笔记图片 image 文件夹,浏览器打开阅读。

  4. 笔记源码(.md)基于支持 LaTeX 的 markdown 编辑器 Typora,其他类似的编辑器也可以阅读及编辑,注意其他编辑器可能会产生排版问题。

Resources

方便网络不方便的同学学习

百度网盘下载 | 密码:fdzc(包含视频,讲义,以及编程作业题原题压缩包)

B站在线中英双语 | B站在线英文版1 | B站在线英文版2

当然,还是建议克服一下困难,最好能上 Coursera 网站学习,官网安排的贴心小测试可以检验你对知识的掌握情况。

如果遇到 Coursera 上提交编程作业失败的问题,以 submitWithConfiguration.m 覆盖编程作业中 lib 文件夹下的同名文件即可解决。

Thanks

  • Coursera 官网
  • @小小人_V 笔记
  • 52nlp

注:由于手写笔记成稿时间较早,有所参考无法一一致谢,在此统一表示谢意!

License

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This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

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本人所作的所有笔记内容禁止任何商业形式(包括广告形式)的转载,非商业形式的转载请先联系我授权,在承诺不会用于商业用途后方可使用,且需声明转载地址(GitHub)。

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