Logistic回归预测收入----台大李宏毅机器学习作业2(HW2)-附件资源

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李宏毅台湾大学学习笔记，

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深度学习小抄（台大李宏毅讲义ppt+pdf），300多页的讲义，系统、通俗易懂地介绍了深度学习基本原理。

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开始之前声明：本文参考了李宏毅机器学习作业说明（需翻墙），基本上是将代码复现了一遍，说明中用的是google colab（由谷歌提供的免费的云平台），我用的是Jupyter Notebook 本文用到的资料在百度网盘自取点击下载，提取码：zdth。请将所需资料下载解压，确保资料中有6个文件，并保存到自己的目录当中。 【博主的环境：Anaconda3+Jupyter Notebook，python3.6.8】 作业要求：根据收集来的资料，判断每个人其年收入是否高于50000美元，用Logistic regression和Generative model两种方法来实现 1.Logistic

李宏毅教授2017年的演讲介绍深度学习理论，适合深度学习入门者。

由简单的RNN生成，鉴于自己在training data中划分了测试集（前1/8数据），故本模型由余下数据训练。模型效果尚可，可以较好体现机器学习结果，但没有仔细调参。训练代码请见博客。

回归-PM2.5预测（李宏毅）