吴恩达机器学习作业,深入探索吴恩达机器学习作业——线性回归实践

1. 中文学习资源：：提供了吴恩达《机器学习》课程的Python版编程作业和Quiz的中文版，可以在线运行和测试。还推荐了课程的视频、笔记和其他资源。

2. GitHub资源：：黄海广在知乎上介绍了他在GitHub上开源的吴恩达机器学习课程资源，包括完整笔记、视频、Python作业等，并提供了百度云下载链接。

3. 有答案的作业：：博主分享了原版编程作业及自己完成的满分答案版本，包括无答案的原版链接和有答案的版本链接。

4. 中文版课后题及答案：：这份资料集作业解答和编程代码于一体，适合正在学习吴恩达课程的朋友们。

5. 其他资源：：提供了全面的吴恩达机器学习课程辅助材料，包括详细的笔记文档、中英双语字幕视频、课后作业解决方案，以及对应的代码示例。

希望这些资源能对你的学习有所帮助！如果有任何问题，欢迎随时提问。

吴恩达机器学习课程中的线性回归作业，旨在帮助学习者掌握线性回归的基本原理，并能够运用Python编程语言实现线性回归算法。作业要求学习者使用Python编写代码，对给定的数据集进行线性回归建模，并评估模型的性能。

作业中提供的数据集为ex1data.txt，包含两列数据：第一列为人口数量（population），第二列为利润（profit）。数据集规模较小，但足以满足线性回归作业的需求。

线性回归是一种用于预测连续值的监督学习算法。其基本原理是通过找到一组线性方程，使得这些方程能够尽可能准确地描述输入变量与输出变量之间的关系。

线性回归模型可以表示为：y = θ0 θ1 x，其中y为输出变量，x为输入变量，θ0和θ1为模型参数。

以下为线性回归作业的Python代码实现，包括数据预处理、模型训练和模型评估等步骤。

```python

import numpy as np

import pandas as pd

1. 数据预处理

data = pd.read_csv('ex1data1.txt', header=None, names=['population', 'profit'])

X = data['population'].values.reshape(-1, 1)

y = data['profit'].values.reshape(-1, 1)

2. 模型训练

3. 模型评估

print(\