期末复习资料（包含试卷、PPT精选和考点重点总结）。

简介：
核心在于对感知器的关注，以及结合批处理算法的改进策略。探讨多类分类的方法，包括从一对多的转换到多对一的转变，并深入研究支持向量机（SVM）。同时，对反向传播算法进行剖析，审视其优势与劣势。此外，还需了解卷积神经网络的构建方式和解释方法，以及自组织映射原理和径向基函数的应用。值得进一步研究的是循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（STLM），作为理解序列数据的重要工具。 聚类分析方面，需要探索从混合密度估计方法过渡到K-means算法的过程。 此外，还需要关注各种聚类准则及其应用。 解决具有挑战性的聚类问题时，应考虑层次聚类和谱聚类等技术。 谱聚类的核心在于理解其原理，并能够写出一种具体的算法以及相应的基本计算流程。 务必强调问题的准确描述、模型构建、是否存在标签、以及所依据的原理（例如反向传播中的误差传播），以及所涉及的任务类型。 关于AdaBoost算法，需要深入理解其基本智能过程及其有效性背后的原因——最大边沿算法与支持向量机的结合。 AdaBoost课程的重点在于模型选择的原则、分类器集成的基本方法，以及AdaBoost算法本身的原理及其训练的基本计算步骤。