本文介绍了k-近邻（kNN）分类器的实现过程，包括训练、测试和交叉验证，并通过CIFAR-10数据集展示了图像分类的基本流程和代码编写技巧。

小 Q 通过统计宝箱和钥匙的奇偶数，计算最多能打开的宝箱数量；咖啡店经理通过排序顾客属性，最小化不满意度总和；搬运工问题通过二分法寻找最短时间搬完所有箱子。

卷积神经网络通过局部连接和参数共享高效处理图像数据，包含卷积层、ReLU层、汇聚层和全连接层，逐步将原始像素转换为分类评分。

本文详细介绍了神经网络梯度检查的实践技巧，包括使用中心化公式、相对误差比较、双精度浮点数、避免不可导点影响、设置合适步长等，以确保梯度计算的准确性。

文章介绍了神经网络中的数据预处理方法，包括均值减法、归一化、PCA和白化，并强调了预处理策略在训练集上的应用及权重初始化的重要性。

神经网络通过非线性激活函数和多层矩阵运算实现分类，单个神经元可视为线性分类器，常用激活函数如Sigmoid和tanh，但Sigmoid因梯度消失和输出非零中心逐渐被淘汰。

反向传播通过链式法则递归计算梯度，帮助理解神经网络中损失函数对参数的敏感度，并用于参数更新和可视化。

文章介绍了图像分类任务中的评分函数、损失函数和最优化过程，重点讨论了SVM损失函数的可视化及其分段线性结构，并探讨了随机搜索作为最优化策略的局限性。

线性分类器通过评分函数和损失函数将图像像素映射到分类分值，利用矩阵乘法和加法高效分类，优于k-NN方法，且训练后可丢弃数据，仅保留参数。