期末课程项目说明
数据描述：
数据集（请点击下载）包括分为两个文件：train. data为训练数据集，test.data为测试数据集。每个文件表示一个 N×(d+1)
的矩阵，其中 N是该集合的样本数目，d =10是特征向量的维数，而矩阵最后一列是样本的类别（1或 -1，即这是一个两类问题）。训练数据集有8285个样本（即矩阵有8285行，11列），用于训练分类器；测试数据集有2072个样本。（*.data文件可直接在matlab中读入，或用文本编辑器打开查看。）
项目要求：
1. 请用训练数据集训练并建立至少两种不同的分类器，然后用测试数据集对分类器进行测试和比较。注意：须包含至少两大类模式识别方法（如：Bayes分类器、线性判别函数、支持向量机、k-近邻法、神经网络等）。
2. 提交一份完整的电子版报告，长度不可短于五页A4纸（五号字）。
3. 报告要求：
a) 报告结构完整；
b) 需介绍试验中所使用的分类器训练方法：如使用已有的软件包，请简要介绍；若自己编程实现，请在交报告时附上可编译源代码以及可执行程序。（* 自己编程、或实现所阅读文献的算法，都将获得加分。）
c) 需叙述实验的具体步骤，包括所调整的参数、调整参数的具体步骤，以及使用的评判标准。
d) 需整理、比较、评价不同分类器的试验结果（采用图表形式）。
4. 提交报告的截止时间：
5. 提交报告的邮件地址：raygan@pku.edu.cn