该笔记是我在学习吴恩达机器学习时整理的，希望能够帮助到大家，如有错误还请大家指正。如果你想进入尖端人工智能领域，该笔记将帮助你做到这一点，掌握深度学习将为您提供许多新的职业机会。深度学习也是一种新的“超级大国”，它可以让你构建几年前还不可能实现的人工智能系统。使用流行的机器学习库NumPy和scikit-learn在Python中构建机器学习模型。学习建立和训练有监督的机器学习模型，用于预测和二元分类任务，包括线性回归和逻辑回归。 学习使用TensorFlow构建和训练一个神经网络来执行多类分类。应用机器学习开发的最佳实践，使您的模型泛化。学习将使用无监督学习技术进行无监督学习:包括聚类和异常检测。使用协同过滤方法和基于内容的深度推荐系统。 希望这个笔记能够帮助到你。

如果要推荐《机器学习》的学习课程，那必然首选吴恩达的《机器学习》课程，无论是国内还是国外，这是最火的机器学习入门课程，没有之一。吴恩达老师用易于理解、逻辑清晰的语言对机器学习算法进行介绍，无数新手正是通过这门课程了解了机器学习。 吴恩达老师的《机器学习》课程主要有两门，一门是Cousera上的课程，另一门是斯坦福大学的课程CS229: Machine Learning。这两门课程各有侧重点： 1、Cousera Machine Learning课程  这门课最大的特点，是它侧重于概念理解而不是数学。数学推导过程基本被略过，重点放在让初学者理解这背后的思路。另外，它还十分重视联系实际和经验总结：课程中吴恩达老师列举了许多算法实际应用的例子；他提到当年他们入门 AI 时面临的许多问题，以及处理这些难题的经验。 吴恩达教授在Coursera上的课程基本上完全没有触及到高深的数学知识（几乎不用具备太多数学知识），吴老师解释道：“这门课没有使用过多数学的原因就是考虑到其受众广泛，因此用直觉式的解释大家有信心继续坚持学习”。 这门课程内容丰富，可在Cousera网站上在线观看（需要注册，可申请免费观看）

根据吴恩达机器学习公开课亲自整理的笔记，包括了pdf版本和goodnotes版本

吴恩达机器学习作业

吴恩达老师的机器学习课程的课件和作业，和大家共享，一起学习

Coursera, 机器学习专项课程, Machine Learning：Unsupervised Learning, Recommenders, Reinforcement Learning第一周所有jupyter notebook文件(包括实验室练习文件)

Coursera, 机器学习专项课程, Machine Learning：Unsupervised Learning, Recommenders, Reinforcement Learning第二周所有jupyter notebook文件(包括实验室练习文件)

Coursera, 机器学习专项课程, Machine Learning：Unsupervised Learning, Recommenders, Reinforcement Learning第三周所有jupyter notebook文件(包括实验室练习文件)

2022吴恩达机器学习专项课程C2作业第一周 2022吴恩达machine-learning 2.Advanced Learning Algorithms 本资源包含C2W1的测验作业和python大神改进的Jupyter note版本编程作业

2022吴恩达机器学习专项课程C2作业第二周 2022吴恩达machine-learning 2.Advanced Learning Algorithms 本资源包含C2W2的测验作业和python大神改进的Jupyter note版本编程作业