Notes-ML-AndrewNg/README.md

# ML-AndrewNg-Notes

课程地址：

https://www.coursera.org/learn/machine-learning

（吴恩达老师在 Coursera 上的机器学习公开课）



本项目包含课程中的课后作业以及笔记：

1. 笔记(notes)都为中文，为了便于复习和扩充等，尽量会按照视频目录，以及视频内容进行提炼整理。
2. 遵循[荣誉准则][honor code]，现已移除已通过的课后编程作业的源代码，之后会改为指导笔记形式陆续更新。




电子版笔记基于手写笔记，时间有限再加上为了追求清晰精确，更新较慢请大佬们谅解😭。

码的很辛苦，大佬们如果觉得笔记整理的还不错，记得保持关注，也欢迎分享哦。

感谢支持(\*^_^\*)。



For Andrew Ng's machine learning course on Coursera.

Including assignments and notes, notes are WIP.

You can read it by Typora or any other similar markdown editor.


## Read

1. **在线阅读地址**：http://scruel.gitee.io/ml-andrewng-notes/

2. 直接在 GitHub Page 上阅读，需安装 Chrome 插件 —— [GitHub with MathJax][GitHub with MathJax]（部分公式仍无法正常解析）。

3. 下载 .html 网页文件及 笔记图片 image 文件夹，浏览器打开阅读。

4. 笔记源码(.md)基于支持 LaTeX 的 markdown 编辑器 [Typora][Typora]，其他类似的编辑器也可以阅读及编辑，注意其他编辑器可能会产生排版问题。




## Resources

方便网络不方便的同学学习

[百度网盘下载][baidupan] | 密码：fdzc（包含视频，讲义，以及编程作业题原题压缩包）

[B站在线中英双语][bilibili_zh] | [B站在线英文版1][bilibili_en1] | [B站在线英文版2][bilibili_en2]

当然，还是建议克服一下困难，最好能上 Coursera 网站学习，官网安排的贴心小测试可以检验你对知识的掌握情况。



如果遇到 Coursera 上提交编程作业失败的问题，以 [submitWithConfiguration.m](https://github.com/scruel/ML-AndrewNg-Notes/blob/master/assignments/submitWithConfiguration.m) 覆盖编程作业中 lib 文件夹下的同名文件即可解决。

## Thanks

- Coursera 官网
- @小小人_V 笔记
- 52nlp


注：由于手写笔记成稿时间较早，有所参考无法一一致谢，在此统一表示谢意！

## License
[![Creative Commons License](https://i.creativecommons.org/l/by-nc/4.0/88x31.png)][CC BY-NC 4.0]

This work is licensed under a [Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License][CC BY-NC 4.0].



[知乎文章][zhihu]



By: Scruel

[zhihu]: https://zhuanlan.zhihu.com/p/32781741
[baidupan]: https://pan.baidu.com/s/1mkmnRIC
[bilibili_zh]: http://www.bilibili.com/video/av9912938?bbid=F8173D95-FF96-47EF-B7F4-0779D698B8051978infoc
[bilibili_en1]: https://www.bilibili.com/video/av17624209/?from=search&seid=15848135050308500663
[bilibili_en2]: https://www.bilibili.com/video/av17624412/?from=search&seid=15848135050308500663
[GitHub with MathJax]: https://chrome.google.com/webstore/detail/ioemnmodlmafdkllaclgeombjnmnbima
[Typora]: https://typora.io/
[honor code]: https://www.coursera.org/learn/machine-learning/supplement/nh65Z/machine-learning-honor-code
[CC BY-NC 4.0]: http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/