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本文是关于机器学习的习题解析，涉及卷积与池化的计算、SPSS基础分析、分类问题的讨论，以及Logit和SVM模型的理解。通过实例解析了卷积后的输出大小计算，SPSS的交叉表功能，多分类问题的应用，以及SVM分类面的确定。
1. 前言
还是学的不扎实啊，如果有什么问题欢迎留言。解析有可能不对，因为是我自己推的（捂脸）。
2. 习题1（卷积与池化）
输入图片大小为200×200，依次经过一层卷积（kernel size 5×5，padding 1，stride 2），pooling（kernel size 3×3，padding 0，stride 1），又一层卷积（kernel size 3×3，padding 1，stride 1）之后，输出特征图大小为：
A. 95
B. 96
C. 97
D. 98
E. 99
F. 100
正确答案：C （个人算后是C，参考答案后期修正为C了。）
解析：
首先我们应该知道卷积或者池化后大小的计算公式：
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