Coursera吴恩达机器学习笔记及代码练习(Matlab版)

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原创 最新推荐文章于 2026-06-06 09:17:01 发布 2.3w 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
Coursera吴恩达机器学习课程 总结笔记及作业代码——第1,2周 Linearregression 1 Model representation 2 Cost function 3 Gradient descent 4 Gradient descent for linear regression 1 Mul2ple features 2 Feature Scaling 3 Learningrate 4 Features and polynomial regress 阅读详情

coursera课程主页
https://www.coursera.org/learn/machine-learning

之前寒假其实已经在B站上看过Andrew的这门机器学习了，先在这里给出链接，基本上都是有中文字幕的，喜欢弹幕的小伙伴可以看这个。
https://www.bilibili.com/video/av9912938

网易云课堂也上线了这门课，因为是官方翻译肯定比B站的好，缺点也是没有配套练习。
https://study.163.com/course/introduction/1004570029.htm

但是因为时间长了，有所遗忘，而且还是觉得配合Coursera上原本的练习和学习资源比较好，所以在最近又开始重看一遍，顺便做下练习。看网上很少能搜到代码练习的答案，所以在这里分享出来。老师推荐使用MATLAB或者octave，因为MATLAB可以在线使用，我就选择了使用MATLAB。之后可能还会用python再实现一遍，加深印象。

matlab版的代码实现已全部完成

github地址：https://github.com/xjwhhh/AndrewNgMachineLearning
欢迎follow和star

推荐一个很有用的项目，里面也有代码练习的python实现和各位大佬写的笔记。
我学习的时候也在看这个项目，给了我很大帮助
https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes

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