书面作业
课程设置一次数学基础诊断和四次正式书面作业。HW0 用于检查学习本课程所需的数学基础；HW1–HW4 均为单人完成，覆盖对应阶段的核心概念、推导和分析。
正式书面作业以人工批改为主。每次作业最多包含一道适度超过课堂范围的拓展题，题目会给出必要背景，使其仍可从本次作业的课内知识出发完成。
HW0 已正式发布
截止时间为 2026-09-21 06:00，请提交至 Blackboard。截止后仍可提交；每迟交 1 天，扣除该作业成绩的 10%。
HW0 公开版参考解答已发布，包含完整题目与推导，供核对与复习使用。
作业总览
HW1 已正式发布
截止时间为 2026 年 10 月 19 日 06:00（北京时间）。将 学号-姓名-HW1.pdf 提交至 Blackboard。
| 编号 | 标题 | DDL | 资料与提交 |
|---|---|---|---|
| HW0 | 数学基础诊断 | 2026-09-21 06:00 | 题目 PDF ↓ · 参考解答 PDF · 提交至 Blackboard |
| HW1 | 线性模型、正则化与性能评估 | 2026-10-19 06:00（北京时间） | 下载 PDF ↓ · 学生材料 · 提交至 Blackboard |
| HW2 | 神经网络与反向传播 | — | — |
| HW3 | 无监督学习与表示学习 | — | — |
| HW4 | 非线性监督学习与搜索 | — | — |
已发布内容
HW0 数学基础诊断
检查线性代数、多元微积分、概率统计和基础优化知识。HW0 的作用是帮助同学发现薄弱环节并及时复习，不作为正式书面作业难度的参照。
下载公开版参考解答 · GitHub 文件与 TeX 源码。解答按原题顺序编排，保留完整题干、计算过程和推导，已去除分值与批阅说明。
HW1 线性模型、正则化与性能评估
个人完成，预计 4–6 小时，满分 100 分。共五道大题、17 个小问，涵盖学习任务与评估方案、线性回归、正则化及性能评估。按题号作答，保留必要的推导、计算与说明，并在文末附 AI 使用或独立核验记录。
提问与学术诚信
书面作业统一提交至 Blackboard。接受迟交；每迟交 1 天扣除 10% 分数，扣分由教师人工处理。对题意或符号有疑问时，请先搜索并通过课程资料仓库的 GitHub Issues提问。请独立完成作业，不要在公开 Issue 中发布完整解答、个人信息或他人的提交。