吴恩达机器学习作业合集：Python实现及数据集详解

在本文中，我们将通过Python实现吴恩达机器学习课程的所有作业。这些作业涵盖了从线性回归到深度学习的各种机器学习算法。我们将提供代码示例和数据集，以便你能够轻松地完成这些作业。
作业一：线性回归
线性回归是机器学习中最基础的算法之一。我们将使用scikit-learn库中的LinearRegression类来实现线性回归。数据集将包含特征和目标变量，你可以使用这些数据来训练和测试模型。

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载数据集
X = ... # 特征数据
y = ... # 目标变量
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建模型
model = LinearRegression()
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集结果
y_pred = model.predict(X_test)

作业二：逻辑回归
逻辑回归是一种用于分类问题的算法。我们将使用scikit-learn库中的LogisticRegression类来实现逻辑回归。数据集将包含特征和目标变量，你可以使用这些数据来训练和测试模型。

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载数据集
X = ... # 特征数据
y = ... # 目标变量（二分类）
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建模型
model = LogisticRegression()
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集结果并计算准确率
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)