Coursera-Python-数据结构-密歇根大学-

#R 编程 我对 Coursera 上课程作业的解决方案。 [Week 1](./Week 1) -没有编程作业，只包含用于解决测验的数据集 [Week 2](./Week 2) - 编程作业（空气污染） [第 3 周](./第 3 周) - 编程赋值（缓存矩阵的逆） [第 4 周](./第 4 周) - 笔记和编程作业（医院质量）

网络爬虫 用于获取 Coursera、EdX 和 Udacity 数据的爬虫程序 要求 Python 2.7 具有以下库： 刮痧 要求 JSON 运行爬虫 Coursera 要从 Coursera 收集数据，请运行： python coursera/scrape_coursera.py edX 要从 edX 收集数据，请导航到edx/目录并运行： scrapy crawl edx 优达学城 要从 Udacity 收集数据，请导航到udacity/目录并运行： scrapy crawl udacity

webgl_assignments 使用WebGL Coursera课程进行交互式计算机图形学的作业提交。

机器学习数学 该存储库包含伦敦帝国学院Coursera上针对“机器学习的数学”专业的所有测验/作业。 可以看到我的证明证明。 注意：此存储库中提供的材料仅用于帮助那些可能在课程中的任何时间卡住的人。 强烈建议没有人可以复制此处介绍的解决方案（Coursera Honor Code的验证）。 更新 课程1：线性代数-已完成 第1周-已完成第2周-已完成第3周-已完成第4周-已完成第5周-已完成 课程2：多元演算-已完成 第1周-已完成第2周-已完成第3周-已完成第4周-已完成第5周-已完成第6周-已完成 课程3：PCA-已完成 第1周-已完成第2周-已完成第3周-已完成第4周-已完成

神经网络实现分类matlab代码Cousera_MarchineLearning 这是 Andrew Ng 制作的在线课程 Machine Learning 的笔记本。 内容以“周”分隔，并在文件名后面注明了一个关键思想。 Week_1：优化线性回归模型的 θs：[1] Gradient Descent ； [2]正规方程； Week_2：梯度下降和正态方程的正则化方法； Week_3：分类模型 Week_4：神经网络 在每个文件中，有： LectureNote.md：本周课堂笔记； Script_intro.md：方法在脚本中是如何实现的，并附有实例以及与MATLAB内置函数的结果对比 Method.m：代码实现。

Python应用机器学习-密歇根大学--Coursera Coursera MOOC的课程材料：密歇根大学的Python应用机器学习，Python专业化应用数据科学课程3

最新（2013年春）一期的Coursera 机器学习课程 Machine Learning Andrew Ng Stanford 讲义合集 lectures 是我在跟进课程学习时候下载的，非常好的课程和讲解，的确很有收获。 希望能够对大家有用。

coursera-机器学习-python coursera 机器学习课程练习的骨架代码，以 ipython 笔记本的形式。 你需要什么来运行这个 Python 3 麻木的 scipy matplotlib 熊猫 scikit 学习 枕头 获得这些最方便的方法是通过 Anaconda 科学 Python 发行版。 此代码是为 Python 3 编写的。如果您希望使用 Python 2，请不要害怕。 您可能需要更改一些打印语句，但仅此而已。