吴恩达supervised machine learning: regression and classification作业

吴恩达的《Supervised Machine Learning: Regression and Classification》作业是一门关于监督学习中回归和分类的课程。这门课程旨在介绍机器学习的基本概念和技术，并通过实践作业来帮助学生巩固所学知识。

在这门课程中，学生将学习回归和分类两种最常见的监督学习算法。回归是一种用于预测连续数值的算法，它通过建立一个数学模型来描述输入特征和目标变量之间的关系。而分类则是一种用于预测离散标签的算法，它将输入特征映射到不同的类别。

在作业中，学生将需要完成一系列的编程任务，例如使用线性回归模型来拟合数据集，并使用分类模型来预测一些给定的标签。学生可以使用Python或其他编程语言来完成这些任务，并且可以使用机器学习库如scikit-learn来实现算法。

通过完成这些作业，学生将能够更深入地理解回归和分类算法的工作原理和应用场景。他们将学会如何选择合适的特征，如何调整模型参数，以及如何评估模型的性能。

总而言之，吴恩达的《Supervised Machine Learning: Regression and Classification》作业是一门关于监督学习中回归和分类的课程，通过实践任务帮助学生深入理解这些算法的原理和应用。这门课程有助于培养学生的机器学习编程技能和解决实际问题的能力。