作业说明
- 本周开始，作业方面的投入时间会加大，强度很高，看一看大家的 Self-driven 能力，诸君加油。
- 助教不负责进行代码 Debug 方面的答疑，请尽早开始踩坑，也不要给自己设限。
在初稿的作业提交中，你需要完成以下内容：
- 注册好你的 GitHub 账户，提交作业时将 Profile 网页地址在邮件中进行说明；
- 使用 Scikit-Learn 对 MNIST 数据集或 FashionMNIST 数据集进行分类——
- 特征：分别使用图像像素和灰度直方图(也可以自己测试其他特征)
- 分类器：决策树、逻辑回归、支持向量机(也可以尝试调参或改进模型)
- 尝试以博文的形式对某个算法实现原理进行说明或者复述，放在 notebook 文件中。
在终稿的作业提交中，你需要完成以下内容：
- 参考笔记、博客和课件，在草稿纸上手推线性模型和支持向量机公式，拍照上传；
- 尝试仅使用 Numpy 对任一已学模型进行源码级实现(不推荐阅读 Scikit-Learn 源码).
- *如果对初稿的内容进行了改进，附上改进后的文件，并记得在邮件中说明。
注意事项
- 通过第一周的实践，你应该知道常见的问题都是可以通过谷歌解决的...
- notebook 需要将 .ipynb 导出为同名 html 格式后，两个文件一并提交；
- 如果你选择提交 .py 后缀的文件，请注意 PEP8 编码规范，严格进行注释；
- 推导公式时注意标明各数学符号含义，以及文字简述推导的逻辑顺序。
提交格式
将所有需要提交的文件压缩至单个的 zip 文件(注意不是 rar 格式)，命名规范为：“MIL2019-姓名-实验二代码与报告.zip”
在压缩文件中必须有一个 readme.md 文件，对文件组织逻辑和内容进行说明。
将压缩文件作为邮件附件上传，并及时将邮件发送至助教的邮箱：acdoge.cao@gmail.com
(注：来自 QQ 邮箱的邮件会被拒收，非暑期班人员名单的邮件会被拒收)
截止日期
初稿截止时间：7 月 11 日(周四) 9:00 AM | 推荐 7 月 10 日(周三) 10:00 PM终稿截止时间：7 月 14 日(周日) 6:00 PM
- 因为有些同学是夜猫子，所以作业初稿可以在周四上午提交，但是凌晨提交的作业会扣印象分。
- 作业不接受补交，如果你对自己的初稿不满意，可以选择在终稿中再次提交完善版本。
- 允许参考网络上开源的内容，但是需要给出来源，禁止纯粹抄袭。(助教查重很厉害，但不会说出谁抄袭了)
评分策略
- 作业的提交作为总体暑期考勤方式之一，由于是开放式作业，所以没有具体的评分细则。
- 具体的作业提交情况和完成程度，会在统计所有的记录后提交给各自的导师，数据不会被公开。
- 关于作业的设计逻辑，会在本周的讨论课中进行具体的说明。