Python版CS229：包含斯坦福大学CS229机器学习课程的练习及解答

Stanford CS229 Python机器学习 该存储库包含问题集以及Stanford CS229-在Coursera上用Python 3编写的机器学习课程的解决方案。我还记了一些其他注释。 请查看和。 请注意，您的解决方案将不会获得评分，也不会以任何方式隶属于Coursera。 如果您的答案与我的不同，并且您认为自己的答案更好，请在创建一个问题。 安装 确保已安装jupyter笔记本。 您可以在找到说明。 使用以下Python软件包： 您可以使用以下命令安装所有依赖项： python3 -m pip install -r requirements.txt 使用说明 请从Coursera课程下载练习（pdf）。 笔记本电脑中包含一些说明。 在练习笔记本中完成练习。 将您的答案与解决方案笔记本中的代码进行比较。 内容 线性回归 逻辑回归与正则化 多类分类和神经网络 神经网络学习 正则化线性回归与偏差与方差 支持向量机 K-均值聚类和主成分分析 异常检测和推荐系统 版权声明 此仓库中的所有代码，练习，数据和其他文件均为:copyright:Stanford Universi