Andrew Ng 机器学习&深度学习课程 代码作业解答 集合

写在最前

​ 2018年是对自己来说是崭新的一年,在过去的3个多月里,从最基础的lr, 学到现在的LSTM, GAN..感觉第一次追上了计算机科学飞速发展的浪潮。虽然很多地方都仍是一知半解,但时间还长,还是可以学到更多前沿的技术。算是给自己鼓励吧。

Ng的入门课程Machine Learning与Deep Learning很赞,从小白一个个练习做了过来感觉受益良多。下面是自己完成的练习,作业代码已上传github,仅供参考。如果你也在学习这两门课程,希望你能独立完成编程作业,尽管你会觉得看着我的代码也很简单,很好理解,就直接复制了,可是如果你独立完成的话,并不是想象的那么容易,也会很快的遗忘。 当遇到困惑的地方时欢迎参考我的做法。有错误之处烦请留言指出,谢谢!

我的github:https://github.com/sunstrikes, 欢迎关注

Machine Learning (Coursera作业)

  • 代码链接
  • ex1 Linear_regression
  • ex2 Logistic_regression
  • ex3 neural_network_part1
  • ex4 neural_network_part2
  • ex5 evaluating_algorithm
  • ex6 svm
  • ex7 K-means & PCA
  • ex8 Anomaly Detection and Recommender Systems

Deep Learning (代码作业)

  1. Neural Networks and Deep Learning
    • 主要用numpy实现一个简单的NN,包括自己写forward, backward
  2. Improve Deep Neural Networks
    • 主要介绍了正则化,dropout, optimizer,gradient checking与tensorflow的基本使用
  3. Convolutional Neural Nets
    • 主要有 numpy实现CNN, Keras入门,Resnet,YOLO3, Face Recognition, Neural Style Transfer等模型和论文的实现
  4. Sequence Model
    • 主要有numpy实现RNN, LSTM应用,word2vec以及除偏,Language translation, 以及attention模型(实现触发字)等。

你可能感兴趣的:(深度学习,Andrew,Ng,Deep,Learning,Coursera,Machine,Learning,代码作业)