台湾大学李宏毅教授课程作业练习，各作业文件夹中已包含了数据集
所有代码，都在MATLAB中实现，前期由于疫情在老家，电脑比较烂，用的Octave开发，但是大部分都与MATLAB兼容。
MATLAB 版本：R2016a,若存在兼容性问题，请自行解决。
联系方式：B站：Tyler_L,邮箱：[email protected],欢迎交流
github若下载慢，推荐加速网站https://g.widora.cn/
觉得项目还不错的话，记得star,三连啊，亲！
HW1：回归，根据前9个小时的气象数据，预测第十个小时的温度
HW2：逻辑回归，根据美国统计局数据，预测某个人年收入是否在50000 dollars上
HW3:DNN实现手写数字识别，B站同学，实现代码包含在HW3_DNN/user_define_DNN中，下载前述文件夹中文件后，在MATLAB中直接运行DNN.m即可。必须文件：Train_images.mat(包含MNIST图片)，AI.jpg(背景图)，myNeuralNetworkFunction_round2.m(识别函数，包含训练好的DNN网络参数)。
HW3:CNN实现食物图像的分类。采用Keras搭建，8层卷积层，同时，BN层，Dropout层，3层全连接，Adam优化器，最后在Validation中的Acc达0.6。 待改进：残差网络Resnet 由于Kaggle上Competition已关闭，无法测试。
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