案例学习/教程01- 基于手动设计特征和SVM的手写数字分类
由于深度学习算法表现十分优秀，很多初学者往往跳过经典算法的学习，直接成为了深度学习的调参师。该教程旨在体验手动设计特征识别手写数字，为机器学习入门学习的同学提供有趣的案例研究。教程采用Jupyter的交互式环境。
前置学习要求
- 安装有Jupyter Notebok, Sci-kit learn, Numpy的python3环境（一站式解决方案：Anaconda）
- 对机器学习与SVM有大致了解（不需要公式推导）
SVM教程推荐：理解SVM的三层境界，还有本人的Blogs（偏理论）（见底部）
学习目标
- 学会numpy的基础操作
- 体验手动设计特征的过程
- 初步上手调用sklearn的模型进行训练
学习内容概览
教程使用指南（以Ubuntu16 LTS为例）
- 在指定目录下打开终端（用于下载教程脚本）
- git clone https://github.com/liubai01/SVM-with-hand-designed-feature.git
- cd SVM-with-hand-designed-feature/, 内有case_study_01.ipynb
- 打开jupyter notebook,点击右上角upload将 case_study_01.ipynb 添加进去
- 点开case_study_01.ipynb即可
建议安装Anaconda发行版的Python, 包括了教程需要的所有第三方库