Andrew Ng经典机器学习课程的Python实现(第1部分)
几个月前,我在Coursera(免费大型公开在线课程项目)上完成Andrew Ng机器学习的MOOC教学。对于任何一个想进入人工智能和机器学习世界的人来说,这都是一个很好的入门课程,但其中的项目是用Octave语言编写的。我一直想知道这门课如果用Python的话该有多么神奇,最终我决定重做一遍,这次用Python来完成。
在这一系列的博文中,我打算用Python编写程序。这么做有以下几个原因:
1、这会帮助那些想要Python版本课程的人;
2.、对于有些R语言爱好者来说,他们也愿意学习熟悉的那些算法的Python实现,那会受益匪浅;
基础知识
强烈建议你先看第1周的视频讲座,之后就应该对Python的体系结构有基本的了解。
在这一节中,我们将研究最简单的机器学习算法。
仅有一个变量的线性回归
首先是关于场景的描述。在这里,我们将仅用一个变量来执