ML 2022Spring第一次作业资源

李宏毅课的机器学习作业资源，整理得还挺全，是第 1 次作业的代码和数据。你要是刚开始接触 ML，建议先从test.csv和源码下手，结构清晰，变量命名也不绕，适合上手练习。还有个不错的是2020 年的数据集，虽然年份老了点，但思路还挺经典，参考价值不低。

源码部分，HW1 源码比较干净，没堆太多注释，你要是习惯自己看逻辑的话会觉得挺顺。像train.csv、test.csv这些文件也都有，拿来就能跑。跑通后建议自己把模型结构动一下，比如试试不同的activation function或是换掉 optimizer，看结果怎么变。

还有一些扩展资料也值得一看，比如机器学习基础笔记，讲得挺接地气，不是那种一上来就推公式的风格。你要是想系统一点学，也可以看看2022 年最新笔记详解，不过就内容来说，还是前面的源码和数据最实用。

如果你正准备做 ML 的入门作业，或者手头正好在整理ML2022Spring-hw1，这些资源基本够用了。建议先搭个 baseline，模型先跑起来，再慢慢调。别一开始就想上复杂网络，过拟合了你都不知道是哪出的问题。