“学而时习之,不亦乐乎”,利用放假几天时间,简单复习了一下之前学习的Machine Learning课程,并且用刚上手没两天的SciPy重新完成了大部分Ng的课后作业,SciPy真的非常好用~
上图是SciPy官方网站对SciPy的介绍,SciPy并不是单个开源项目,而是一组开源项目共同构成的Python科学计算生态系统,一个非常值得一看的系列Tutorial在这里。
下面是重写后的课后练习的notebooks:
- Linear regression
- Logistic Regression
- Multi-class Classification
- Learning curve(Bias v.s. Variance)
- SVM
- K-Means & PCA
神经网络相关的实验还没有重写,sklearn没有提供监督学习的神经网络组件,需要用pylearn2来做,有时间补上。