¿Estás hablando de la especialización en Aprendizaje Automático de UWashington? Tengo algunas sugerencias basadas en lo que creo que funcionó para mí:
- Intente implementar los algoritmos en Python, utilizando NumPy, Pandas, ScikitLearn. Sin embargo, debido a que las pruebas te hacen la prueba según los resultados obtenidos de GraphLabCreate, recomiendo usar graphlab primero para pasar las pruebas, luego intenta usar el número, pandas y scikitlearn para replicar los resultados. Los resultados no tienen que coincidir exactamente, lo suficientemente cerca es suficiente.
- Intente obtener más conjuntos de datos y realice su propia implementación de las técnicas enseñadas. Bueno, esto es muy fácil de encontrar, puedes buscar en Google Kaggle Datasets, hay muchos de ellos para hacer regresión y clasificación.
- Trate de obtener una comprensión teórica más profunda de las técnicas, para esto, recomiendo el aprendizaje estadístico en Stanford Lagunita (¡google!)
Si está hablando del curso de ML de Andrew Ng, quizás intentar una implementación en Python o R también sea una excelente manera de aprender. Esto es algo en lo que todavía estoy trabajando porque MatLab, Python y R son realmente diferentes entre sí.
Saludos!
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