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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

涵盖数据挖掘各个章节的详细内容 提供全面且深入的理解

我个人学习大数据课程的笔记，分享给对此感兴趣的人。不建议下载，仅供参考。

MIT 的深度学习课程配套资源，讲义+代码+幻灯片，打包成了一个挺全的Matlab data and code.zip。你要是刚上手深度学习、又偏爱用 Matlab，那这包资源还蛮适合你。讲义讲得清楚，代码也不绕，能直接上手跑，节省不少试错时间。

MATLAB课程学时为32学时，基于matlab4.2版本，介绍matlab6。课程安排包括讲课16学时，上机14学时，考试2学时。学员需全勤，完成实验报告。考核方式为考试。

本课程探讨了MATLAB在应用数学和纯数学中的实际问题解决方法，重点在于通过机械化的算法获取问题的直接解，而非数值分析的存在性和数值求解。MATLAB语言提供了更有效的算法选择，包括变步长和自适应算法，能更全面地解决各类解析解求解问题。此外，课程还强调了MATLAB在后续相关课程中解决数学和计算问题的优势。

SQL SERVER培训课程的第一章节讲解。

大数据方向的学习路线里，Hadoop、Hive、HBase和Spark这些技术就像四驾马车，想入门或者精进都少不了它们。这份课程体系整理得挺系统的，从基础到高级全覆盖，适合想扎实掌握数据工程的你。教程内容还细到每个模块都有实际操作指南，比如 HDFS 命令、MapReduce 案例、Hive QL 优化啥的，拿来就能用，效率也高。 Hadoop 的内容全，从搭建集群、HDFS 权限、命令手册到 Shell 脚本、DistCp 和 MapReduce，每一块都讲得明明白白。像是hdfs dfs -put和distcp的使用细节也有提到，挺实用的。 Hive 部分也不只是教你怎么写 SQL，更是把

探索全面的ORACLE实战课程学习内容。

基于 Spark 的机器学习课程，内容比较聚焦，用 Scala 来实现各种 ML 算法，挺适合想快速上手的大伙儿。课程里讲得比较清楚，像 KMeans、逻辑回归这些常见算法怎么跑、怎么调参，都会带你一步步来，省心不少。 Scala 语言的代码风格偏简洁，配合 Spark 的分布式计算，效率还是蛮高的。你写个pipeline、调个transform啥的都挺流畅，响应也快。适合搞大数据那一挂的同学，尤其是做 ETL 和建模的。 要是你还不太熟 Spark 的底层机制，课程里也顺带讲了RDD、DataFrame还有任务调度这块，听完心里有底。比起直接啃官方文档，这种方式更容易吸收。 如果你正好在找学