Coursera Introduction to machine learning:完成课程时完成实际作业 源码

吴恩达的Coursera机器学习课程 该资料库包含学习课程时完成的所有编程作业。 以下是课程每周中完成的作业的简要说明。 第一周 该课程的第一周没有实际作业,因为它是与机器学习入门相关的基本概念和术语的简介。 第二周 在课程的第2周,实际作业的目的是使用梯度下降甚至法线方程学习线性回归(单变量和多变量)。 作业包括使用梯度下降算法和正态方程算法对数据进行可视化,对数据进行特征归一化,计算成本函数和各个梯度。 我们实施了线性回归来预测餐车的利润。 假设我们是一家餐饮连锁店的首席执行官,并且正在考虑在不同的城市开设新的门店。 该连锁店已经在各个城市开了卡车,您可以获得城市的利润和人口数据。 您想使用此数据来帮助您选择要扩展到下一个城市。 第三周 在课程的第3周,实际作业的目的是学习逻辑回归。 分配包括可视化数据,对数据执行特征归一化,计算成本函数,各个梯度以及添加正则化项 在上半年的作业中,