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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

给跪系列:AI算法工程师手册莫烦Python(B站上也有他的视频,包括TensorFlow、Keras和DL)