华为的解约流程里注明了不归还就业推荐表和原三方，但是学校要有这两个才能领新的。   有没有前辈有解约的经验，求助！

今年的解约已经开始啦！楼主已经完成解约流程！祝小伙伴们都顺顺利利，加油鸭！

第八章   集成学习（ensemble learning），通过构建并结合多个学习器来完成学习任务。   集成学习的一般结构：先产生一组“个体学习器”，再用某种策略将它们结合起来。   要获得好的集成，个体学习器应好而不同，即个体学习器要有一定的“准确性”，即学习器不能太坏，并且要有“多样性”，即学习器间具有差异。   目前的基础学习方法大致可以分为两大类，即个体学习器间存在强依赖关系，必须串行生成的序列化方法，以及个体学习器间不存在强依赖关系，可同时生成的并行化方法。前者的代表是Boosting，后者的代表是Bagging和“随机森林”。   Boosting是一族可将弱化学习器提升为强学习...

第7章   先验概率：是根据以往经验和分析得到的概率。   后验概率：若事情已经发生，现要求这件事情发生的原因是由某个因素引起的可能性的大小，即由结果推导原因。   贝叶斯判定准则：最小化总体风险，只需在每个样本上选择那个能使条件风险R(c|x)最小的类别标记。   判别式模型：给定x，通过直接建模P(c|x)来预测c；决策树、BP神经网络、支持向量机等   生成式模型：先对联合概率分布P(x,c)建模，然后再由此获得P(c|x)；朴素贝叶斯。   EM算法是常用的估计参数隐变量的利器，它是一种迭代的方法，其基本想法是：若参数θ已知，则可根据训练数据推断出最优隐变量Z的值（E步）；反之，若Z的...

CH5神经网络   神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应；      若两类模式是线性可分的，即存在一个线性超平面能将它们分开；      要解决非线性可分问题，需考虑使用多层功能神经元；      “多层前馈神经网络”，其中·输入层神经元接收外界输入，隐层与输出层神经元对信号进行加工，最终结果由输出层神经元输出；换言之，输入神经元仅是接收输入，不进行函数处理，隐层与输出层包含功能神经元；      神经网络的学习过程，就是根据训练数据来调整神经元之间的”连接权“以及每个功能神经元的阈值；换言之，神经网络”学“到的...

CH3线性模型   在线性回归中，最小二乘法就是试图找到一条直线，使所有样本到直线的欧氏距离之和最小；      许多功能更为强大的非线性模型可在线性模型的基础上通过引入层级结构或高维映射而得；      广义线性模型：g(.)为单调可微函数，y=g-1(wTx+b)称为广义线性模型，其中g(.)称为联系函数；   Logistics Regression就是一个被Sigmoid函数归一化后的广义线性模型；      线性判别分析（LDA）是一种经典的线性学习方法，又叫做Fisher判别分析；      多分类学习最经典的拆分策略有三种：一对一、一对其余、多对多；      类别不平衡问题： ...

CH1 绪论   我们能做出有效地预判，是因为我们已经累计了许多经验，而通过对经验的利用，就能对新情况做出有效的决策； 机器学习所研究的主要内容，是关于在计算机上从数据中产生“模型”的算法，即“学习算法”； 机器学习的目标是使学的模型能很好地适用于“新样本”，而不是仅仅在训练样本上工作得很好，学得模型适用于新样本的能力，称为“泛化”能力； 机器学习算法在学习过程中对某种类型假设的偏好，称为“归纳偏好”； 对于一个学习算法a，若它在某些问题上比学习算法b好，则必然存在另一些问题，在那里b比a好。这个结论对任何算法均成立； 脱离具体问题，空泛地谈论”什么学习算法更好“毫无意义。学习算法自身的归纳偏...