资料：

• 作业：https://blog.csdn.net/iteapoy/article/details/105477848 比较详细，逐代码解释
• 作业讲解部分： https://blog.csdn.net/weixin_42447868/article/details/105294890
• 官方colab地址： https://colab.research.google.com/drive/1JaMKJU7hvnDoUfZjvUKzm9u-JLeX6B2C#scrollTo=s6yNUeG9aBR1

作业要求

二元分类是机器学习中最基础的问题之一。在本次作业中，需要写一个线性二元分类器，根据人们的个人信息，判断其年收入是否高于 50,000 美元。作业将用 logistic regression 与 generative model两种模型来实现目标，模型差异可见李宏毅老师的课程视频与ppt。

 数据情况：

50000多的原始数据，在train.csv中，其中有13个数值属性数据。有29个object数据，即需要One-hot编码的数据。助教在Xtranin中的数据进行了预处理。（1）移除了一些不必要的数据 （2）对离散值进行了one-hot编码。（3）稍微平衡了正负标记的数据的比例

在原始train.csv的数据中，只有42个feature。但是one-hot编码之后有了510个feature。且510个feature照样做normalization。

代价函数：

逻辑回归：

训练：

小批量梯度下降 + 10个epoch，每个epoch要重新打乱数据。

batch_size 是每个批量的大小。batch_size = 8
10个epoch:
         全部训练数据重新洗牌；
         for batch_size = 8, 全部数据进行小批量梯度下降
         计算每个epoch的训练的准确率acc和交叉熵loss；计算每个epoch的验证集的准确率

生成式模型