吴恩达机器学习课程中文笔记

项目简介

本项目是吴恩达（Andrew Ng）在 Coursera 上开设的经典机器学习课程的中文笔记。笔记由黄海广等人翻译整理，内容涵盖课程全部十周的知识点，并提供了 Word、Markdown、HTML 等多种格式，方便学习者阅读和编辑。

内容结构

笔记按照课程周次组织，主要包括：

• 监督学习：线性回归、逻辑回归、神经网络、支持向量机
• 无监督学习：聚类、降维、异常检测、推荐系统
• 机器学习最佳实践：偏差/方差、正则化、学习曲线、误差分析
• 大规模机器学习：随机梯度下降、在线学习、映射化简
• 应用实例：图片文字识别（Photo OCR）

每个章节都包含详细的理论讲解和公式推导，部分章节还提供了 Python 代码示例。

资源说明

仓库中包含以下文件夹：

• docx：笔记的 Word 版本
• markdown：笔记的 Markdown 版本
• html：笔记的 HTML 版本（公式已转为图片）
• images：笔记中的图片
• ppt：课程原版课件
• srt：课程中英文字幕
• code：课程的 Python 代码

使用方式

你可以直接在线阅读 HTML 版本，也可以下载 Markdown 或 Word 版本进行本地学习。如果需要视频资源，可以参考课程在 Bilibili 上的链接。笔记中的公式在 Markdown 文件中以 LaTeX 源码形式存在，方便二次编辑。

社区与支持

项目维护者提供了 QQ 群供交流讨论，同时也有微信公众号「机器学习初学者」发布相关文章。笔记的 PDF 版本可在 GitHub 根目录下载。

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