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象形包裹流形理论及其在模式分类中的应用的任务书
任务书
一、任务目标：
本次任务旨在了解像形包裹理论，研究其在模式分类中的应用，并能够运用相关算法实现模式分类任务。任务的完成将进一步提升我们的数据挖掘和模式识别能力。
二、任务内容：
1.了解象形包裹流形理论的概念、基本原理和相关算法，掌握其在模式分类中的应用。
2.研究象形包裹流形理论在模式分类中的具体应用实例，并分析其优缺点与适用范围。
3.运用所学的知识和算法，结合实际数据集，完成一个模式分类任务的实践操作，并给出相应的数据分析结果。
三、任务要求：
1.熟练掌握Python等编程语言，并能够运用相关库和算法实现模式分类任务。
2.需要对象形包裹流形理论有深入了解，学习其基本原理、相关算法，以及模式分类中的应用实例，能够对其进行分析和思考。
3.任务完成后，需要撰写一篇报告，详细描述任务过程中所涉及的知识点、方法、实验结果，给予合理的数据分析，并对任务完成的满意度进行评价和总结。
四、参考资料：
1.唐肇庆等：《模式识别》
2.何晓群等：《流形学习及应用》
3.李航：《统计学习方法》
4.机器学习实战（Python语言实现），人民邮电出版社
5.G.Lee等人：《Out-of-SampleExtensionofEigenvectorsbyLearningLinearModels》，IEEETransactionsonPatternRecognitionandMachineIntelligence
六、任务验收：
任务完成后，需提交实验报告和相关代码，组织小组成员进行开放式听证，听证评审合格后，任务完成。
七、任务分工：
本次任务分成员自主学习和小组协同完成两部分。组长负责任务分发、进度把握和成果推进，其他组员按照分工，各司其职，紧密协同，充分利用集体智慧，协同攻克任务难点。
以上为本次任务书，如有问题，组长应及时与官方客服联系。