吴恩达《机器学习》课程笔记——第六章:Matlab/Octave教程
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这一章的内容比较简单,主要是MATLAB的一些基础教程,如果之前没有学过matlab建议直接找一本相关书籍,边做边学,matlab的编程入门还是比较容易的。
在这里想讲一下matlab和Python的区别:
吴恩达教授在刚开始教机器学习课程的时候,主要用的是matlab/octave,他给出的理由是利用matlab/octave学生能够更快更好地学习并掌握机器学习算法。这只是当时的情况,在后期吴恩达教授深度学习课程的教学中,编程语言换成了Python。
下表列举了数据科学家和机器学习工程师的常用工具,读者可以查看这些工具的流行度。
现在学术界越来越多人使用Python语言取代Matlab作为研究的主要程序编写工具。python语言看似有点类似matlab语言,对于习惯Matlab 的使用者来说,转换到Python语言应该并不困难。所以现在大家正在学习机器学习的课程,应用matlab当然是没问题的,而且练习题也都是用的matlab,不过如果之前没有接触过Python的话,非常建议大家在学有余力的情况下再学一学Python。这样在后期深度学习的课程中,会更加适应这个变化。(我就是之前没有接触过Python,在深度学习课程中因为编程语言的不熟悉拖慢了节奏)
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【重要提示】:本人机器学习课程的主要学习资料包括:吴恩达教授的机器学习课程和黄广海博士的中文学习笔记。感谢吴恩达教授和黄广海博士的知识分享和无私奉献。作为机器学习小白,计划每周末记录一周以来的学习内容,总结回顾。希望大家多多挑错,也愿我的学习笔记能帮助到有需要的人。
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