吴恩达机器学习专项课程：监督式机器学习第一周Python编程文件
欢迎来到吴恩达教授的Coursera机器学习专项课程的资源页面！本页面专门提供了监督式机器学习模块——回归与分类部分，第一周的所有Python编程相关文件。这是一套宝贵的学习材料，旨在帮助你通过实践掌握机器学习的基础知识。
课程简介
吴恩达的《机器学习》是世界上最受欢迎的在线课程之一，它系统地介绍了机器学习的核心概念、算法及其应用。本专项课程的第一周主要聚焦于监督学习的两大基本类型：回归分析和分类问题，通过理论讲解与实际编程相结合的方式，引导学员深入理解并运用这些基础但强大的机器学习技术。
文件包含
- Jupyter Notebook：精心设计的笔记本文件，涵盖了从简单的线性回归到逻辑回归等关键概念的实现代码。
- 实验室练习：实战演练部分，让你在解决具体问题的过程中巩固所学知识，每个练习都伴随着详细注释，便于新手理解和操作。
如何使用
- 环境准备：确保你的电脑上安装了Python以及相关的科学计算库（如NumPy, Pandas, Scikit-Learn, Matplotlib等）。
- 下载资源：点击下载按钮获取所有的Jupyter Notebook文件。
- 运行代码：利用Jupyter Notebook软件打开这些文件，并跟随代码及说明进行学习和实验。
- 实践与探索：动手修改代码，尝试不同的数据集或参数，加深理解。
学习目标
- 理解监督学习的基本原理。
- 掌握线性回归和逻辑回归模型的构建、训练与评估方法。
- 学会使用Python和相关库来实现机器学习算法。
- 了解特征选择和数据预处理的重要性。
- 能够独立解决简单的回归与分类问题。
通过细致学习本套资料，你将迈出成为机器学习工程师的第一步。祝你在学习过程中有所收获，不断进步！
请注意，尊重知识产权，合理使用资源，共同维护良好的学术环境。