斯坦福机器学习公开课CS229讲义作业及matlab代码资料

【实例简介】
个人整理 斯坦福公开课 机器学习CS229课程 较全讲义、作业和matlab代码。
【实例截图】
【核心代码】
a29c86d0-027a-4f53-979d-c41b6f792dfa
├── Machine Learning exercises_finished by Andrew Ng Stanford(合集)
│   ├── ex1_003(Week2)_finished
│   │   ├── ex1
│   │   │   ├── computeCost.asv
│   │   │   ├── computeCost.m
│   │   │   ├── computeCostMulti.m
│   │   │   ├── ex1.asv
│   │   │   ├── ex1data1.txt
│   │   │   ├── ex1data2.txt
│   │   │   ├── ex1.m
│   │   │   ├── ex1_multi.asv
│   │   │   ├── ex1_multi.m
│   │   │   ├── featureNormalize.asv
│   │   │   ├── featureNormalize.m
│   │   │   ├── gradientDescent.asv
│   │   │   ├── gradientDescent.m
│   │   │   ├── gradientDescentMulti.m
│   │   │   ├── ml_login_data.mat
│   │   │   ├── normalEqn.m
│   │   │   ├── octave-core
│   │   │   ├── plotData.m
│   │   │   ├── submit.m
│   │   │   ├── submitWeb.m
│   │   │   └── warmUpExercise.m
│   │   └── ex1.pdf
│   ├── ex2-003(Week3)_finished
│   │   ├── ex2.pdf
│   │   └── mlclass-ex2
│   │   ├── costFunction.m
│   │   ├── costFunctionReg.asv
│   │   ├── costFunctionReg.m
│   │   ├── ex2data1.txt
│   │   ├── ex2data2.txt
│   │   ├── ex2.m
│   │   ├── ex2_reg.m
│   │   ├── mapFeature.m
│   │   ├── ml_login_data.mat
│   │   ├── octave-core
│   │   ├── plotData.m
│   │   ├── plotDecisionBoundary.m
│   │   ├── predict.m
│   │   ├── sigmoid.m
│   │   ├── submit.m
│   │   └── submitWeb.m
│   ├── ex3-003(Week4)_finished
│   │   ├── ex3.pdf
│   │   └── mlclass-ex3
│   │   ├── displayData.m
│   │   ├── ex3.asv
│   │   ├── ex3data1.mat
│   │   ├── ex3.m
│   │   ├── ex3_nn.m
│   │   ├── ex3weights.mat
│   │   ├── fmincg.m
│   │   ├── lrCostFunction.m
│   │   ├── ml_login_data.mat
│   │   ├── octave-core
│   │   ├── oneVsAll.asv
│   │   ├── oneVsAll.m
│   │   ├── predict.asv
│   │   ├── predict.m
│   │   ├── predictOneVsAll.asv
│   │   ├── predictOneVsAll.m
│   │   ├── sigmoid.m
│   │   ├── submit.m
│   │   └── submitWeb.m
│   ├── ex4-003(Week5)_finished
│   │   ├── ex4.pdf
│   │   └── mlclass-ex4
│   │   ├── checkNNGradients.m
│   │   ├── computeNumericalGradient.m
│   │   ├── debugInitializeWeights.m
│   │   ├── displayData.m
│   │   ├── ex4data1.mat
│   │   ├── ex4.m
│   │   ├── ex4weights.mat
│   │   ├── fmincg.m
│   │   ├── ml_login_data.mat
│   │   ├── nnCostFunction.asv
│   │   ├── nnCostFunction.m
│   │   ├── octave-core
│   │   ├── predict.m
│   │   ├── randInitializeWeights.m
│   │   ├── sigmoidGradient.m
│   │   ├── sigmoid.m
│   │   ├── submit.m
│   │   └── submitWeb.m
│   ├── ex5-003(Week6)_finished
│   │   ├── ex5.pdf
│   │   └── mlclass-ex5
│   │   ├── ex5data1.mat
│   │   ├── ex5.m
│   │   ├── featureNormalize.m
│   │   ├── fmincg.m
│   │   ├── learningCurve.asv
│   │   ├── learningCurve.m
│   │   ├── linearRegCostFunction.asv
│   │   ├── linearRegCostFunction.m
│   │   ├── ml_login_data.mat
│   │   ├── plotFit.m
│   │   ├── polyFeatures.asv
│   │   ├── polyFeatures.m
│   │   ├── submit.m
│   │   ├── submitWeb.m
│   │   ├── trainLinearReg.m
│   │   ├── validationCurve.asv
│   │   └── validationCurve.m
│   ├── ex6-003(Week7)_finished
│   │   ├── ex6.pdf
│   │   └── mlclass-ex6
│   │   ├── dataset3Params.asv
│   │   ├── dataset3Params.m
│   │   ├── emailFeatures.m
│   │   ├── emailSample1.txt
│   │   ├── emailSample2.txt
│   │   ├── ex6data1.mat
│   │   ├── ex6data2.mat
│   │   ├── ex6data3.mat
│   │   ├── ex6.m
│   │   ├── ex6_spam.m
│   │   ├── gaussianKernel.m
│   │   ├── getVocabList.m
│   │   ├── linearKernel.m
│   │   ├── ml_login_data.mat
│   │   ├── octave-core
│   │   ├── plotData.m
│   │   ├── porterStemmer.m
│   │   ├── processEmail.asv
│   │   ├── processEmail.m
│   │   ├── readFile.m
│   │   ├── spamSample1.txt
│   │   ├── spamSample2.txt
│   │   ├── spamTest.mat
│   │   ├── spamTrain.mat
│   │   ├── submit.m
│   │   ├── submitWeb.m
│   │   ├── svmPredict.m
│   │   ├── svmTrain.m
│   │   ├── visualizeBoundaryLinear.m
│   │   ├── visualizeBoundary.m
│   │   └── vocab.txt
│   ├── ex7-003(Week8)_finished
│   │   ├── ex7.pdf
│   │   └── mlclass-ex7
│   │   ├── bird_small.mat
│   │   ├── bird_small.png
│   │   ├── computeCentroids.m
│   │   ├── displayData.m
│   │   ├── drawLine.m
│   │   ├── ex7data1.mat
│   │   ├── ex7data2.mat
│   │   ├── ex7faces.mat
│   │   ├── ex7.m
│   │   ├── ex7_pca.m
│   │   ├── featureNormalize.m
│   │   ├── findClosestCentroids.m
│   │   ├── kMeansInitCentroids.m
│   │   ├── ml_login_data.mat
│   │   ├── octave-core
│   │   ├── pca.m
│   │   ├── plotDataPoints.m
│   │   ├── plotProgresskMeans.m
│   │   ├── projectData.asv
│   │   ├── projectData.m
│   │   ├── recoverData.m
│   │   ├── runkMeans.m
│   │   ├── submit.m
│   │   └── submitWeb.m
│   └── ex8-003(Week9)_finished
│   ├── ex8.pdf
│   └── mlclass-ex8
│   ├── checkCostFunction.m
│   ├── cofiCostFunc.asv
│   ├── cofiCostFunc.m
│   ├── computeNumericalGradient.m
│   ├── estimateGaussian.asv
│   ├── estimateGaussian.m
│   ├── ex8_cofi.m
│   ├── ex8data1.mat
│   ├── ex8data2.mat
│   ├── ex8.m
│   ├── ex8_movieParams.mat
│   ├── ex8_movies.mat
│   ├── fmincg.m
│   ├── loadMovieList.m
│   ├── ml_login_data.mat
│   ├── movie_ids.txt
│   ├── multivariateGaussian.m
│   ├── normalizeRatings.m
│   ├── selectThreshold.asv
│   ├── selectThreshold.m
│   ├── submit.m
│   ├── submitWeb.m
│   └── visualizeFit.m
├── PatternRecognitionAndMachineLearning.pdf
├── 作业
│   ├── 作业1.pdf
│   ├── 作业1解答.pdf
│   ├── 作业2.pdf
│   ├── 作业2解答.pdf
│   ├── 作业3.pdf
│   ├── 作业3解答.pdf
│   ├── 作业4.pdf
│   └── 作业4解答.pdf
└── 讲义
├── notes10.pdf
├── notes11.pdf
├── notes12.pdf
├── notes1.pdf
├── notes2.pdf
├── notes3.pdf
├── notes4.pdf
├── notes5.pdf
├── notes6.pdf
├── notes7a.pdf
├── notes7b.pdf
├── notes8.pdf
├── notes9.pdf
├── 其他的人工智能课程.pdf
├── 复习笔记1.pdf
├── 复习笔记2.pdf
├── 复习笔记3.pdf
├── 复习笔记4.pdf
├── 复习笔记5.pdf
├── 复习笔记6.pdf
├── 课程简介.pdf
└── 课程表.pdf

19 directories, 208 files