机器学习课程

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

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

提供机器学习课程作业，包含相关示例代码，支持Octave和MATLAB环境。

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。

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。

此存储库包含我完成的清华大学机器学习和数据挖掘课程项目。

吴恩达矩阵学习是针对机器学习所设计的，可以帮助你更好地理解线性代数在机器学习中的应用，进而理解更复杂的机器学习概念。

机器学习的资源我也翻过不少，最近发现一篇内容挺扎实的入门资料，适合你这种想系统梳理一下基础概念的人。讲得比较细，从什么是训练集、验证集、模型这些基本术语，到监督学习、无监督学习、强化学习这几类常见类型，再到实际用的算法，像是 SVM、KNN、PCA 全都有。数据怎么准备、模型怎么选、怎么训练、怎么评估……整个流程讲得还蛮清楚的，没那么学术腔，比较接地气。如果你是前端但对 AI 方向感兴趣，这篇文章算是个不错的起点。另外它还贴心地列出了一些框架工具，像 Scikit-Learn、TensorFlow、PyTorch 都有，适合初学者入门的时候做个对比参考。如果你手上项目有需要做简单分类或数据预测

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。