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# Theory and Reflection PDF — 官方要求汇总
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> 来源：原始 PDF `DTS304TC_Assessment1_(word)_2026(1).pdf` + 外教课整理文件
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## 1. 基本提交要求
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| 项目 | 要求 |
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| 文件名 | `Coursework Answer Sheet / Theory and Reflection PDF` |
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| 格式 | **PDF** |
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| 分值 | **30 分**（占整份作业 50% 中的 30%） |
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| 提交位置 | Learning Mall 平台 |
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## 2. 硬性约束（超限扣分）
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| 约束 | 说明 | 违规处罚 |
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| **页数** | ≤ **4 页** | 固定扣 **5 分** |
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| **词数** | ≤ **1200 词**（正文总计） | 固定扣 **5 分** |
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| **内容** | 不按 notebook 章节逐段重复 | 会扣分 |
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只要页数或词数 **任一超限**，从 PDF 部分直接扣 5 分，无例外。
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## 3. 必须回答的 5 个主题（全部 compulsory）
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### Q1 - Bagging versus Boosting (8 marks 关联)
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PDF 必须包含：
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1. **简要定义** bagging 和 boosting 的理论性质
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2. **报告** 两类模型的验证结果（来自你自己的 notebook）
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3. **支撑比较**：至少 1-2 个额外分析，例如
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- class-wise F1 metrics
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- confusion matrix
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- train-vs-validation behaviour
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- tuning 后的稳定性/敏感性
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4. **数据集特定解释**：结合你自己的实验结果，解释 bagging vs boosting 在本数据集上的表现差异
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> ⚠️ 原文特别强调：泛化的教科书答案（无 notebook 证据支撑）将获得有限分数。
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### Q2 - Hyperparameter Optimisation (12 marks 关联)
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必须解释：
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- 为什么你的优化器和搜索空间对所选模型合理
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- 你原本预期哪些超参数最重要
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- 调参结果是否符合你的预期
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- 从调参过程中学到了什么
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### Q3 - K-Means versus GMM (6 marks 关联)
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必须包含：
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- 解释 **hard assignment vs soft assignment**
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- 解释两者**核心假设差异**
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- 用你自己的实验结果讨论结果是否符合直觉
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- 说明 GMM 是否揭示了额外信息，例如：
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- soft membership
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- uncertainty
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- partial cluster structure
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### Q4 - Personalised Reflection
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必须反思：
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- 你的 **compulsory category**（根据学号末位决定）
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- 你做的每个 **optional category**
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- 你尝试过的策略、遇到的挑战、如何解决
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- 学到的关键教训
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> 💡 即使结果中性或负面，只要反思具体，也可以接受。
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### Q5 - AI Use Declaration
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必须说明：
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- 是否使用了 AI 工具，使用了什么形式的辅助
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- **Generic AI-written theory** 如果和 notebook 证据对不上，只会拿到很有限的分数
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## 4. 证据引用要求（每题必须引用）
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| 要求 | 说明 |
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| 每题至少引用 **1 个** notebook 证据 | 表格 / 图 / 指标皆可 |
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| 所有结论紧扣你自己的实验结果 | 不能凭空泛化 |
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原文原话：
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> *"At least one table, figure, or metric from the notebook must be referenced in each theory answer."*
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## 5. AI 使用限制（硬约束）
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| 可以 | 不可以 |
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| ✅ code understanding | ❌ 直接用 ChatGPT 生成答案 |
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| ✅ debugging | ❌ 替代 method design |
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| ✅ grammar support | ❌ 替代 ablation logic |
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| ✅ 语法润色 | ❌ 替代 qualitative analysis |
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| - | ❌ 替代 reflection |
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原文原话：
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> *"High-scoring work must demonstrate your own experimental design, controlled comparisons, failure analysis, and image-level interpretation."*
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如果你以任何有意义的方式使用了 AI 工具或外部代码，你必须：
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- 完全理解每个 method、number、figure、written claim
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- 验证并对所有内容负责
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## 6. 提交格式要求（额外扣分风险）
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| 项目 | 风险 |
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| CSV 文件名格式错误 | **-4 分**（自动扣） |
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| CSV 列顺序错误 | **-4 分**（自动扣） |
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| CSV 列缺失（如没有 `customer_key` 或 `premium_risk`） | **-4 分**（自动扣） |
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CSV 正确格式：
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- 第 1 列：`applicant_id`
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- 第 2 列：`customer_key`
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- 第 3 列：`premium_risk`（只能是 Standard / High / Low）
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## 7. 完整作业分值结构
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| 部分 | 分值 | 占比 |
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| Q1: Notebook-Based Coding Exercise | **60 分** | 60% |
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| **Theory and Reflection PDF** | **30 分** | 30% |
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| Coding Quality / Answer Sheet Quality / Submission Guidelines | **10 分** | 10% |
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| **总计** | **100 分** | 100% |
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## 8. 当前版本自查清单
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| 检查项 | 当前状态 |
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| 总页数 ≤ 4 页 | ✅ 3 页 |
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| 总词数 ≤ 1200 词 | ✅ ~941 词 |
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| 5 个主题全部回答 | ✅ 是 |
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| 每题引用 ≥ 1 个 notebook 证据 | ✅ 是 |
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| 不重复 notebook 章节顺序 | ✅ 是 |
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| 全英文撰写 | ✅ 是 |
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| AI 使用说明克制、真实、可核验 | ✅ 是 |
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| CSV 文件名格式正确 | ✅ `test_result_1234560.csv` |
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| CSV 列顺序正确 | ✅ applicant_id, customer_key, premium_risk |
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## 9. 参考文件
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- `DTS304TC_Assessment1_(word)_2026(1).pdf` — 原始评分说明 PDF（已放入 `docs/`）
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- `机器学习个人课程作业_需求分析与实现方案.md` — 需求分析整理文档（已放入 `docs/`）
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- `theory_and_reflection_1234560.pdf` — 本次提交的 PDF（已放入 `tex/`）
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- `theory_and_reflection_1234560.tex` — 本次提交的 TeX 源文件（已放入 `tex/`）
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