创建了 #2018级-经典模型# 任务：
任务11 利用奇异值分解对图片进行降维 。
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任务9 使用支持向量机模型完成分类任务 。
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任务10 求解矩阵的特征值与特征向量 。
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任务8 写出支持向量机学习算法流程 。
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任务7 构造神经网络模型完成分类任务 。
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任务4 理解二项逻辑回归与softmax回归，使用softmax回归完成多分类任务 。注意：此作业中第1、2、3项使用纸质书写完成，拍照提交到雪梨（无需线下提交），第4项直接将代码、代码截图以及运行结果截图粘贴到雪梨上。 1. 写出阶跃函数、对数几率函数、softmax函数2. 写出均方误差代价函数、对数似然代价函数（交叉熵代价函数）3. 说一说使用小批
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任务6 求神经网络中不同任务的对输出层的偏导数 。注意：此作业必须使用纸质书写完成（拍照提交到雪梨+下节课上课提交纸质作业） 1. 在神经网络中，若要完成回归任务，输出层一般使用何种激活函数？一般使用哪种代价函数？代价函数对输出层的输入\(z^{(L)}_j\)的偏导数（以单样本为例）是什么？ 2. 
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任务5：利用反向自动微分法求解指定函数的偏导数；简述反向传播算法与梯度下降法的关系 。注意：此作业必须使用纸质书写完成（拍照提交到雪梨+下节课上课提交纸质作业） 1. 对于函数\(y=x_1(x_1+x_2)^2+x_1x_2\)，利用反向自动微分法求解当\(x_1=1,x_2=2\)时，\(y\)对\(x_1,x_2\)的偏导数。要求：画出计算图，其中
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任务12 搜集有趣的机器学习项目 。在网上搜集资料，查找使用机器学习、人工智能技术进行创新创业的案例，简述其创新点和特色点要求：写出2-5个案例，每个案例不低于50字。
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任务3 线性回归模型及正则化方法练习 。注意：此作业必须使用纸质书写完成（拍照提交到雪梨+下节课上课提交纸质作业） 题目：1. 用向量（以及矩阵）的形式表示出线性回归模型及其代价函数，简要说明其中的向量（或矩阵）的含义（如几行几列，分别表示说明）2. 根据线性回归模型以及代价函数的形式，独立推导解析
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对比K近邻模型与决策树模型中的性能 。作业要求：1. 使用Python编程语言与相关科学计算库（SKLearn除外）完成算法等相关内容开发2. 将所有代码截图提交（请勿提交代码文件）3. 将运行结果截图提交 题目：对于给定二分类数据集TicTacToe，完成下述任务1. 构建K近邻模型。尝试使用不
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分别对下述机器学习名词或概念作出准确描述或解释 。注意：此作业必须使用纸质书写完成（拍照提交到雪梨+下节课上课提交纸质作业），且需要完整书写题目和答案。 1. 机器学习的形式化定义是什么？2. 机器学习中模型的性能度量一般使用什么数据集？为什么？3. 解释“特征”与“特征
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课程学员
4-杨尚奇-ml
2-刘震昆-ml
5-苏丁怡-ml
8-刘志超
4-许亦杨-ml
3-李宁
3-杨宏博-ml
4-杨泽辉-ml
5-周晴-ML