李宏毅《机器学习》飞桨特训营(四)——分类(含作业：分别用概率生成模型和逻辑回归实现年收入预测)
一. 分类—概率生成模型二. 分类—Logistic回归三. 作业—年收入预测
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李宏毅《机器学习》飞桨特训营(四）
一. 分类—概率生成模型
| 视频 | PPT |
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| 内容总结1 | 内容总结2 |
二. 分类—Logistic回归
| 视频 | PPT |
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| 内容总结1 | 内容总结2 |
| 逻辑回归源码 |
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三. 作业—年收入预测
二元分类是机器学习中最基础的问题之一，在这份教学中，你将学会如何实作一个线性二元分类器，来根据人们的个人资料，判断其年收入是否高于 50000 美元。我们将以两种方法: logistic regression(逻辑回归) 与 generative model(概率生成模型)，来达成以上目的，你可以尝试了解、分析两者的设计理念及差别。 实现二分类任务：个人收入是否超过50000元？
| 视频讲解(上) | 视频讲解(下) |
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| 程序源码及注释 |
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