《机器学习》 --周志华版(西瓜书)--课后参考答案(2个版本)

《机器学习》 --周志华版(西瓜书)--课后参考答案

 

 

机器学习一直很感兴趣,也曾阅读过李航老师的《统计学习导论》和Springer的《统计学习导论-基于R应用》等相关书籍,但总感觉自己缺乏深入的理解和系统的实践。最近从实验室角落觅得南京大学周志华老师《机器学习》一书,随意翻看之间便被本书内容文笔深深吸引,如获至宝。遂决定要认真学习本书并将学习过程记录下来。感觉若以读书笔记的形式做记录未免枯燥(且网上已有大量相关内容)。那就暂且将课后练习的个人思路和答案写成系列博客,希望得到朋友们的交流指导。

从刚开始学习机器学习到现在也有几个月了,期间看过PDF,上过MOOC,总感觉知道一点了又不是特别明白,最后趁某东买书大减价弄了几本相关的书来看看,其中一本就是西瓜书。一口气看了前10章,感觉每章内容都很少,看完感觉还是和以前一样。每章的习题都只是挑了几个简单的看看,没做认真的分析,现在回过头认真做做每章的习题。别的不说了,希望可以坚持到全部做完。


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第一章 绪论

第二章 模型评估与选择

第三章 线性模型

第四章 决策树

[2016.12.20][2017.1.16][]

第五章 神经网络

[2016.12.20]61010

第六章 支持向量机

10

第七章 贝叶斯分类器

910

第八章 集成学习

9

第九章 聚类

8

第十章 降纬与度量学习

第十一章 特征选择与稀疏学习

第十二章 计算理论学习

第十三章 半监督学习

第十四章 概率图模型

10

第十五章 规则学习

35610

第十六章 强化学习

910

 
 

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参考:http://blog.csdn.net/snoopy_yuan/article/details/62045353

课程代码:https://github.com/Tsingke/Machine-Learning_ZhouZhihua

 

posted @ 2017-07-25 12:25  Tsingke  阅读(45592)  评论(0编辑  收藏  举报