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。