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
2021-11-03 20:10:35
180KB
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LHY_DL_homework
李宏毅老师2020深度学习课后作业
数据： 提取码:6159
PS: hw7, hw8, hw13, hw14这四次的代码比较复杂
2021-10-21 15:31:45
13.13MB
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压缩包中为XJTU机器学习(pang teacher)课程作业所需的代码以及公式证明推导报告。压缩包中的文件如下：
1.逻辑回归重要公式证明及上机实践
2.BP证明及上机实践
3.SVM
4.lasso回归与稀疏表示
5.贝叶斯网
6.降维
2021-10-13 11:07:09
31.93MB
11第一部分是一个三维的彩色KDE估计图（最好用MATLAB画）；第二部分是测试图片的运动目标二值图像检测结果（运动员用白色像素，背景用黑色）
2021-09-28 17:08:33
51KB
基于卷积神经网络的面部表情识别(Pytorch实现)----台大李宏毅机器学习作业3(HW3)...-附件资源
2021-08-01 10:19:52
106B
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