李宏毅机器学习22 hw1

李宏毅教授的机器学习课程通常是指他在浙江大学开设的课程，比如“大规模在线开放课程”（MOOC）中的“机器学习”系列。hw1（Homework 1）是第一周或早期的作业，内容可能包括基础的编程任务、理论概念理解或者特定算法的实践应用，比如线性回归、逻辑回归、神经网络的前向传播等。

具体到2022年的hw1，由于没有具体的官方资料，可能涉及的内容可能包括但不限于：

- 数据预处理和特征工程的基础操作
- 基本的监督学习算法实现（如梯度下降法）
- 了解并使用某种机器学习库（如Python的scikit-learn或TensorFlow）
- 理解并计算某个模型的损失函数和评估指标

要了解更多关于这个作业的详细信息，你需要查看课程官方文档、论坛讨论或者参考教授在课程网站上给出的作业说明。如果你有具体的问题，例如某个概念的理解、代码实现细节，或者遇到了编程难题，我可以帮你解答。

相关问题

李宏毅机器学习 hw1

回答: 李宏毅的机器学习课程中的hw1是关于线性回归任务的。这个作业的重点在于对原始数据的处理和线性回归训练的过程。学生通过分析目标，使用kaggle波士顿房价预测来提升作业1的性能。在这个过程中，有一篇博客文章提到了如何通过神经网络来确定输入的重要性[2]。此外，还有一个问题讨论了神经网络是否需要具有正态分布的数据[3]。

李宏毅2023 机器学习hw1

李宏毅2023年机器学习课程的第一次作业是回归问题（Regression）。根据引用\[3\]中的信息，助教们已经介绍了作业的内容解读、Kaggle提交介绍、代码调参提示和样例代码详解。此外，还有两个先修视频可以作为参考，这些视频已经搬运至知乎和B站。你可以通过访问课程网站（https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/2023-spring.php）获取更多关于作业的详细信息。希望这些信息对你完成李宏毅2023机器学习课程的第一次作业有所帮助。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【深度解析→博文总结】李宏毅机器学习2023作业01Regression(COVID-19 Cases Prediction)](https://blog.csdn.net/qq_39975984/article/details/129276170)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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