文件名称：模式识别（模型选择，SVM，分类器）作业解答+代码.docx
文件大小：96KB
文件格式：DOCX
更新时间：2023-04-17 11:46:25
国科大模式识别 代码 证明及解析
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。