Adaboost算法的设计思想。从机器学习的角度简述模型选择的基本原则。丑小鸭定理；Occam剃刀原理；最小描述长度定理。简述分类器集成的基本方法。推导Hard-Margin SVM的优化目标。解释Hinge Loss在SVM中的意义。编程：从MNIST数据集中选择两类，对其进行SVM分类，可调用现有的SVM工具利用sklearn库进行svm训练MNIST数据集，准确率可以达到90%以上。
2021-05-16 16:27:23
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计算机网络自顶向下这本书还是非常的好的，自己花了一个月来读这本，收获很大。把资源共享出来希望能帮助到大家！
2019-12-21 20:37:22
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