Coursera

如果你在找一个结合 LinkedIn 技能和 Stack Overflow 趋势技能来推荐 Coursera 课程的项目，嗯，这个推荐应用挺不错的。它会根据用户在 LinkedIn 上的技能数据来给出个性化的课程建议，是如果你有兴趣提升自己的技术栈。项目使用了SpringMVC框架、MongoDB数据库、HTML5前端和Javascript，而且整个系统架构也挺简单易懂的。可以说是一个适合提升技能的工具，既有趣又实用。你如果想进一步了解项目背景或是对技术实现有兴趣，可以查看项目的相关文章。技术栈方面，SpringMVC和MongoDB的结合真的是让系统高效又灵活。CSS3和Javascript

Coursera提供的Scala课程包含详细讲解视频和完整学习资料，可以帮助学习者全面掌握Scala编程语言。

SAS 的 DATA Step 流程讲得蛮细的，适合平时数据用得多的你。课程里的比较接地气，从PDV怎么初始化、语法检查，一直到怎么输出数据集，每个环节都能让人理解透彻。像DROP、OUTPUT这些在实际用 SAS 的时候老是搞混，这里都讲清楚了。隐式输出和显式输出怎么选，用例子说得明白。举个例子，判断Basin字段值，把数据分发到不同表，实战感强，基本一学就会用。还有PUTLOG _ALL_，用它能看到每步的 PDV 变化，调试代码也方便多了，尤其是你调不出结果的时候，看看 PDV 有啥值挺有的。，如果你想系统了解 SAS 的 DATA Step 编译和执行逻辑，这份笔记还挺值得看看的。适合

Coursera 的课程评论数据集挺有意思的，适合用来做一些关于课程评价的研究。数据集包含了来自 Coursera 的 10 万多条课程评论，基于评分将评论划分为积极、积极、中性、负面和差五个等级。对于研究不平衡数据集的同学，这个数据集还挺有挑战的哦。你可以通过review.tsv文件查看单条评论和评分，也可以用reviewbycourse.tsv按课程 ID 查看评论分组。如果你要类似的评论分类问题，这个数据集会帮到你。如果你有兴趣深入了解，还可以参考一些相关文章来优化你的算法和模型，例如PCBoost和libsvm的使用。

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

这份资源提供了 Coursera 练习题 5 的答案，并附带详细注释，帮助您理解解题思路和代码实现。

此资源涵盖了斯坦福大学Andrew Ng在Coursera平台上教授的机器学习课程，需要约60小时的学习时间投入。课程通过实践教学介绍了机器学习的基础知识，包括线性回归、逻辑回归、神经网络和支持向量机等常见的有监督学习算法。此外，还涵盖了偏差和方差、L2正则化、误差指标以及学习/验证曲线等概念。课程还包括无监督学习算法如k均值聚类和降维技术。最后，课程介绍了推荐系统和大规模机器学习的相关内容。

马氏距离的计算在机器学习、图像中蛮常见的，它考虑了数据之间的协方差，能够更精准地判断样本的差异。就像在做目标检测时，计算每个像素的马氏距离可以你更好地分类。这个 MATLAB 代码资源就是用来实现 3D 高斯分类和像素目标检测的，挺适合那些对机器人技术、视觉系统有兴趣的同学。你在学习过程中可以通过代码一步步掌握如何图像数据、计算马氏距离、训练高斯模型，实现目标检测。课程里的代码使用起来也不难，能你理解一些深奥的数学概念。 如果你正好需要在项目中用到马氏距离，或者想把它融入到自己的机器人技术中，这个资源会对你有大，建议你去看看。

这是Coursera提供的一门关于数据挖掘的在线课程。

Coursera上提供的Matlab编程作业代码片段，仅供学习参考。这些资源帮助学生理解编程概念和解决问题的方法。用户可以通过这些示例代码来提升他们的编程技能。