斯坦福的机器学习课，吴恩达讲的那版，真的是老少咸宜。machine_learning_stanford_coursera 这个项目就是那门课里所有编程作业的解法，全都用 Octave 写的，语法也清楚，运行也快，适合用来对照着理解。

你要是刚学 机器学习，比如想搞懂什么是 支持向量机、神经网络、降维这些，这套代码挺能帮忙的。每个作业都紧扣课程内容，理解概念不说，还能动手练习。

作业覆盖面也蛮全，从有监督学习到无监督学习，再到推荐系统、异常检测这些，几乎都有。像 逻辑回归、k-means、PCA，代码都直接，稍微调一下还能复用。

还有一个小细节蛮贴心的，每个作业都配了 .m 文件，不用从头敲，修改运行就能看结果。建议你用 Octave 或 Matlab 跑一下，体验效果最好。

如果你正打算自己实现一遍，也可以参考下这些答案，重点不是抄，而是搞清楚每一行代码背后的逻辑。再说了，吴恩达的课本来就讲得比较生活化，配上这些代码，理解更容易。