《机器学习 Andrew Ng》开源项目使用教程

《机器学习 Andrew Ng》开源项目使用教程

Machine-Learning-Andrew-Ng 机器学习-Coursera-吴恩达- python+Matlab代码实现 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mac/Machine-Learning-Andrew-Ng

1. 项目目录结构及介绍

本项目是基于吴恩达（Andrew Ng）机器学习课程的代码实现，目录结构如下：

.
├── data
│   ├── breast-cancer.txt
│   ├── diabetes.txt
│   ├── ex1data1.txt
│   ├── ...
│   └── wine-quality.txt
├── exercise_1
│   ├── ex1.m
│   ├── ex1.py
│   ├── ...
│   └── warmUpExercise.m
├── exercise_2
│   ├── ex2.m
│   ├── ex2.py
│   ├── ...
│   └── predict.m
├── exercise_3
│   ├── ex3.m
│   ├── ex3.py
│   ├── ...
│   └── ex3gesture.m
├── exercise_4
│   ├── ex4.m
│   ├── ex4.py
│   ├── ...
│   └── neuralNetworkCostFunction.m
├── machine-learning-ex3
│   ├── deepLearning.m
│   ├── deepLearning.py
│   ├── ...
│   └── neuralNetworks.m
├── README.md
└── requirements.txt

• data/：存放项目所需的各类数据集。
• exercise_1/：第一周作业的代码实现，包含线性回归和逻辑回归。
• exercise_2/：第二周作业的代码实现，包含线性代数和逻辑回归。
• exercise_3/：第三周作业的代码实现，包含多分类和神经网络。
• exercise_4/：第四周作业的代码实现，包含神经网络和深度学习。
• machine-learning-ex3/：额外的机器学习代码实现，可能包含更高级的主题。
• README.md：项目的说明文件。
• requirements.txt：项目运行所需的依赖。

2. 项目的启动文件介绍

本项目没有特定的启动文件，用户需要根据具体的学习内容和练习要求，选择相应的代码文件进行运行。例如，若要运行第一周的线性回归练习，可以选择exercise_1/ex1.m或exercise_1/ex1.py。

3. 项目的配置文件介绍

本项目使用requirements.txt作为配置文件，该文件列出了项目运行所需的Python依赖库，如下：

numpy
matplotlib
scikit-learn

用户在使用Python环境时，需要确保以上依赖已正确安装，可以使用以下命令进行安装：

pip install -r requirements.txt

以上即为《机器学习 Andrew Ng》开源项目的使用教程，希望对您的学习有所帮助。

Machine-Learning-Andrew-Ng 机器学习-Coursera-吴恩达- python+Matlab代码实现 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mac/Machine-Learning-Andrew-Ng