国科大_模式识别与机器学习第二章作业下载

PIPI_333 2018-08-29 11:24:28

模式识别与机器学习第二章作业
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月光下の魔术师 2018-11-27

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本文介绍了国科大计算机学院的模式识别与机器学习课程，授课老师有黄庆明等。课程涉及模式识别与机器学习，包含统计判别、判别函数、特征选择和提取等内容，还涵盖机器学习的多个方面，如支持向量机、非监督学习、半监督等。

本文汇总了模式识别与机器学习中的关键算法，如线性判别分析、感知器、贝叶斯分类、SVM、逻辑回归等，涵盖理论推导、实例分析及习题解答，适合复习备考和理解深度学习原理。

本文详细介绍了在国科大2023年的机器学习实践作业中，学生需用线性SVM、LogisticRegression、KernelSVM、决策树以及神经网络（使用卷积神经网络）对MNIST数据集进行实验，探讨了正则参数和迭代次数对模型性能的影响，并分析了不同方法的优劣。

该博客汇总了国科大2015 - 2019、2021、2023年模式识别与机器学习的考题。涉及选择题、简答题、算法分析等多种题型，涵盖线性判别函数、SVM、PCA、AdaBoost等算法，以及贝叶斯决策、逻辑回归等方法，还包括数据降维、特征提取等知识点。

提供国科大2019-2020年黄庆明教授模式识别与机器学习课程四次作业答案及历年考试资料, 包括黄庆明、常虹、郭嘉丰、山世光等人的贡献。

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