Coursera MOOC

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。

数据结构是计算机科学中重要的课程，涵盖了数组、链表、栈、队列、树、图以及排序和查找算法等多个核心主题。大连理工大学（DLUT）为广大在线学习者设计了针对985工程大学生的数据结构慕课（MOOC）版本，提供了深入理解和实践应用的学习资源。总结了课程中的关键内容，包括数据结构的基本概念和常见应用场景，帮助学习者提高解决问题的能力。

Big data technology has become a hot research topic in the field of education, focusing on analyzing large amounts of educational data collected to improve teaching methods and enhance education quality. Among educational big data, learning analytics is particularly important, as it helps teachers u

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。

数据分析中的大数据算法可以分类、聚类、预测和关联规则分析，发现数据规律和关联关系，挖掘潜在价值，提高分析效率和准确性，为决策提供支持。

Mooc 的算法与数据结构体系课的代码资源，覆盖面挺全，适合边学边练。常用的数据结构，比如链表、树、图都有实现，代码风格也比较清晰。讲算法也不啰嗦，排序、查找、图论那几块内容，思路和写法都有，拿来直接练手就行。 课程的配套代码，逻辑结构分得蛮清楚，从线性结构到图结构，再到动态规划、贪心算法，都有对应实现。写得还挺规范，适合做模板参考，也方便调试。 存储结构部分也讲得细，比如邻接矩阵和邻接表的对比，代码一看就懂，思路跟得上，注释也足。对于刚上手的同学来说，挺友好。 常用操作比如insert、delete、search也都有实现。时间复杂度配着讲，能帮你快速掌握写法和优化方向。 配套的相关文章也实

本大数据学习教程为MOOC课程，涵盖视频、软件、代码和文档，全面支持学习需求，仅供学术使用，如需进一步了解，请购买正版。

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。