Coursera-Ng-exercise文件夹下为Ng视频的配套代码实现。 视频地址："吴恩达机器学习-网易云课堂" 、 GitHub链接
ML-in-Action文件夹为《机器学习实战》和《统计学习方法》的配套代码实现和中文注释。另外包括RF(随机森林)、GBDT、Xgboost组合学习方法的代码实现。个人经验：学习方式可以采取先学习掌握《统计》的数学原理，然后再参考《实战》进行代码编写。 参考：ID3+C4.5+CART+随机森林+bagging+boosting+Adaboost+GBDT+xgboost算法总结、 《统计学习方法》(李航)读书笔记(完结)、 【机器学习】模型融合方法概述