代码集合机器学习和深度学习相关项目演示

Python和R编程语言在深度学习和机器学习领域中，使用TensorFlow、Keras、Theano、Pytorch、scikit-learn和Matplotlib等库进行编程。探讨了Python和R在这些库中的应用，包括机器学习和深度学习模型的实践和比较。

本仓库包含吴恩达机器学习与深度学习课程的学习笔记和代码实现。课程笔记涵盖机器学习和深度学习的核心概念，代码部分则使用MATLAB实现了课程中涉及的基础算法。 关于课程编程作业： 强烈建议注册 Coursera 上对应的课程以完成编程作业。课程作业能够帮助你更好地理解和应用所学知识。 关于代码实现： 本仓库中的代码主要使用 MATLAB 编写，帮助学习者理解算法的底层实现。

对于此存储库的Octave/MatLab版本，请检查项目。该存储库包含用Python实现的流行机器学习算法的示例，并在后面解释了数学原理。每种算法都有交互式的Jupyter Notebook演示，使您可以使用训练数据、算法配置并立即在浏览器中查看结果、图表和预测。在大多数情况下，解释是基于Andrew Ng的。这个仓库的目的不是为了实现机器使用第三方库“单行”，而是练从头开始执行这些算法和获得更好的每种算法背后的数学理解学习算法。这就是为什么所有算法实现都称为“自制”而不是用于生产的原因。

吴恩达机器学习编程作业（MATLAB实现） 林轩田机器学习基石课程编程作业（MATLAB实现） 吴恩达机器学习编程作业： 作业一Q15-17 作业一Q18-20 作业二Q16-18 作业二Q19-20 林轩田机器学习基石课程编程作业： 作业三Q7-10 作业三Q13-15 作业三Q18-20 作业四Q13-20

随着技术的不断进步，MATLAB代码的改进在皮肤分割中显得尤为重要。

机器学习常用开源数据集 在进行机器学习项目时，使用真实数据至关重要。许多开源数据集涵盖了多个领域，为机器学习研究和应用提供了丰富的资源。 寻找开源数据集的途径： 数据仓库平台: 许多平台专门收集和整理开源数据集，例如 Google Dataset Search、Kaggle Datasets、UCI Machine Learning Repository 等。 相关领域网站: 许多研究机构或组织会发布自己领域内的开源数据集，例如医疗、金融、图像识别等。 数据挖掘、机器学习、深度学习的区别 数据挖掘 侧重于从数据中发现模式和规律，并利用算法模型进行分析。其核心目标是揭示数据变量之间的关系，

机器学习的任务和数据分析是该领域的关键部分。

感谢大牛整理的机器学习资源：https://github.com/Flowerowl/Big_Data_Resources#大数据-数据挖掘

McGrawHill出版社发行的.Tom著作的机器学习经典，涵盖数据挖掘通用算法。