课程地址：https://www.bilibili.com/video/BV164411b7dx?from=search&seid=7384849194499016072
代码笔记：https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes.git
内容介绍：https://zhuanlan.zhihu.com/p/84214338
github标星11600+：最全的吴恩达机器学习课程资源（完整笔记、视频、python作业）
吴恩达老师的机器学习课程，可以说是机器学习入门的第一课和最热门课程，我在github开源了吴恩达机器学习个人笔记，用python复现了课程作业，成为热门项目，star数达到11671+，曾经有相关报道文章。科学无国界，但科学家有国界，导致github下载速度较慢，国内用户很难下载github上的资源，于是我将陆续把我的github仓库打包成镜像文件，放到百度云提供下载，5秒即可保存。（黄海广）
课程说明
https://www.coursera.org/learn/machine-learning
这门课程由吴恩达老师主讲，可以说是机器学习入门的最热门课程，绝大部分初学者是看这门课入门机器学习的。
github介绍
github地址（star：11671+）：
https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes
这个github是吴恩达机器学习课程的资源汇总，作者黄海广，曾经组织翻译过这门课程的视频，并把视频字幕无偿赠送给了网易云课堂，由网易云课堂对字幕润色后免费开放给国内用户。网易云课堂的课程地址“吴恩达机器学习”，致谢里有说明（本课程原始字幕由黄海广博士提供）：
https://study.163.com/course/introduction/1004570029.htm
图：仓库截图
资源说明
- docx目录：
笔记的word版本，共295页，所有公式都是公式编辑器写的，可以复制粘贴。
图：笔记截图
markdown目录：
笔记的markdown版本，公式全部用martdown语法写好，方便大家拷贝到论文或者博客。
图：markdown笔记的源代码和效果图
code：
课程的python代码（有一部分是国外大牛写的），由于原课程作业是octave的，已经过时了，我用python3.6复现了课程作业，建议直接使用python作业。
图：课程作业的python代码实现
html目录：
笔记的html版本，由markdown文件转换过来，方便放到网站。
images目录：
笔记的图片，如果使用markdown或者html文件查看的时候，需要把这个文件夹也放进去（word版本不需要放这个）
ppt目录：
课程的原版课件，我没有修改过。
srt目录：
课程的中英文字幕，可以和mp4文件放在一起播放
（mp4文件需要在百度云下载，大家可以用记事本或者字幕编辑软件来编辑字幕，共同完善，mp4百度云链接：
https://pan.baidu.com/s/1h8QjqBlOm0Exh7orm9teMQ 密码：d3we，下载后解压）
pdf文件：
机器学习个人笔记完整版v5.4-A4打印版.pdf
其他说明：
机器学习视频下载链接：
https://pan.baidu.com/s/1raoOPOg 密码：48m8，包含视频和字幕，下载后解压，建议用potplayer播放，此视频与mp4一致。
建议大家如果只是为了个人学习的话，可以下载离线视频，尽管我的翻译没有润色过，但是能看懂作者表达的意思。
视频效果：
视频是960*540大小的，我建议使用potplayer，再把视频窗口拉成下图这样形状，这样字幕就不会覆盖住视频了，方便学习。
图：使用potplayer，拉成屏幕后，可以让字幕不遮盖视频
百度云下载文件说明
由于某种原因，国内用户访问github非常慢，下载资源经常失败，于是，为方便读者，我们把github内容做成镜像文件予以发布，针对非会员无法一次性保存大量文件，我把所有文件压缩成一个iso文件，转存即可，只需5秒即可保存！
文件说明：
- Coursera-ML-AndrewNg-Notes.iso
https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes 的全站镜像（机器学习笔记和资源）
链接:
https://pan.baidu.com/s/1o7QxHTpsoB1quSD3W6VTmg
提取码: 4n83 - machine-learning-2014.iso
吴恩达机器学习的中英文字幕视频，mkv格式，建议用potplayer播放。
链接:
https://yun.baidu.com/s/1raoOPOg
提取码:48m8
备注：本人其他github也做成镜像下载了，近期将陆续介绍每个热门仓库。
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