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Andrew NG机器学习MOOC课程的R语言编程练习实现

该开源项目在GitHub上为Andrew NG教授的机器学习MOOC课程提供R语言版本的编程练习代码。包含练习说明、启动代码和解决方案,使学习者能用免费的R软件替代MATLAB/Octave完成作业。项目还提供依赖包安装和作业提交指南,帮助学习者顺利完成这门机器学习入门课程。

机器学习MOOCAndrew NGR语言编程练习Github开源项目

简介

这是最好的机器学习大规模开放在线课程(MOOCs)之一,由Andrew NG教授讲授。然而,NG教授使用MATLAB/Octave进行教学,编程作业必须使用其中之一完成并提交。你喜欢这门课程但不喜欢专有的MATLAB或运行缓慢的Octave吗?或者由于任何原因,你更愿意使用免费的GNU R来完成编程作业?

要观看讲座视频和幻灯片,请访问课程原始网站。本仓库提供了使用R统计软件解决编程作业的启动代码。只需按照以下步骤完成编程作业:

  1. 观看讲座视频
  2. 阅读R兼容版本的说明,这些说明可在wiki页面上获取
  3. 填写代码中标注为"YOUR CODE HERE"的部分
  4. 如果你无法自己解决,可以从启动代码所在目录中后缀为"-solution"的相关文件获取帮助。例如,starter/ex1/computeCost.r有一个相关的解决方案文件,名为starter/ex1/computeCost-solution.r
  5. 提交

依赖项

为了生成与Octave/MATLAB相似的结果和图表,你需要安装一些包(install.packages(c('rgl','lbfgsb3c','SnowballC','jsonlite', 'httr'))):

  • rgl包用于在练习1和7中生成3D散点图和表面图。
  • lbfgsb3c:用于解决练习4和8中的大型优化任务
  • SnowballC:此包中的portStemmer函数与练习6中的portStemmer.m扮演相同的角色
  • jsonlitehttr包用于提交作业。

此外,MASS包中的ginv(广义逆)函数与MATLAB的pinv(伪逆)不产生相同的结果。因此,lib/pinv.rMASS::ginv的修改版本,用于产生与MATLAB pinv相同的结果。

提交

完成每项作业后,在R控制台中执行source("submit.r"),然后执行submit()。我已将解决方案提交给Coursera进行测试,得分为100%。如有任何提交问题,请在此报告。

许可

本项目在原创范围内以MIT许可发布。

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