Coursera-ML-AndrewNg: 吴恩达机器学习课程实战代码库
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/Coursera-ML-AndrewNg 项目介绍
本项目基于Coursera上吴恩达教授的机器学习课程，由开发者lukaemon维护。它旨在通过Python、NumPy、SciPy以及TensorFlow实现基础的机器学习模型及算法，提供了一个从理论到实践的学习路径。项目覆盖了线性回归、逻辑回归、神经网络、支持向量机(SVM)、K-means聚类、主成分分析(PCA)等多种经典机器学习方法，并附带对应的Jupyter Notebook作为指南，帮助学习者理解每个算法的工作原理和实现细节。
主要特点
- 纯Python实现：相比于Matlab版本的课程资源，此项目更侧重于利用Python科学计算库进行实现。
- 理论结合实践：结合《Learning from Data》一书中的理论知识，增强对算法的理解。
- 结构清晰：每个练习都有独立文件夹，包含PDF指导文档与Notebook，便于自学。
项目快速启动
环境准备
确保已安装以下软件包：
- Python 3.5.2 或更高版本
- NumPy
- SciPy
- Matplotlib & Seaborn（用于可视化）
- TensorFlow（注意版本兼容性）
安装建议通过Conda环境管理工具执行：
conda create --name ml_ando python=3.5.2
conda activate ml_ando
pip install numpy scipy matplotlib seaborn tensorflow
开始编码
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克隆项目仓库
git clone https://github.com/lukaemon/Coursera-ML-AndrewNg.git -
查看第一个示例：线性回归 进入
ex1-linear_regression目录，打开或运行linear_regression.py或对应的Jupyter Notebook，跟随其中的指南开始执行代码以了解如何实现并应用线性回归模型。 -
配置环境变量 如需，依据
requirement.txt列出的依赖项调整你的开发环境。
应用案例和最佳实践
对于每个学习单元，作者推荐先阅读PDF文档理解目标，再通过Notebook逐步实验。例如，在实施逻辑回归时，重点在于理解梯度下降法及其在分类任务中的作用。通过调整参数、观察不同学习速率下的收敛速度，深入掌握模型优化过程。
最佳实践是遵循项目内各阶段的PDF指示，边学边练，逐步积累对各种模型的实践经验。
典型生态项目
该项目本身即是围绕吴恩达课程构建的一个生态实例，鼓励参与者通过扩展算法、改进现有实现或创建新的应用案例来丰富其生态。社区成员可以借鉴此项目的方法，应用到自己的数据集上解决实际问题，或者进一步探索深度学习等更高级的主题，将学到的知识转化为创新解决方案。
请注意，上述快速启动和文档概览假定基础的Git和Python操作知识。项目的学习和使用过程中，积极参与社区讨论，分享遇到的问题与解决方案，能加速你的学习进程。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
