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本文章用于个人记录课程，以便复习，不做其它用途。 图像表示： 像素表示、全局特征表示（如GIST）， 局部特征表示（如SIFT特征+词袋模型） 分类器： 近邻分类器、贝叶斯分类器、线性分类器、支撑向量机分类器、神经网络分类器、随机森林、Adaboost 损失函数： 0-1损失、多类支撑向量机损失、交叉熵损失、L1损失、L2损失 优化算法： <一阶方法>：梯度下降、随机梯度下降、小批量随机梯度下降 <二阶方法>：牛顿法、BFGS、L-BFGS 评价指标： 正确率（accuracy）