《機器學習》(周志華)課後習題參考答案
目錄：
參考：http://blog.csdn.net/snoopy_yuan/article/details/62045353
- 目錄
第一章 緒論
第二章 模型評估與選擇
第三章 線性模型
第四章 決策樹
[2016.12.20]決策樹代碼太亂，近期重寫[2017.1.16][完成]
第五章 神經網路
[2016.12.20]缺第6，10題，第10題近期補上
第六章 支援向量機
缺第10題，暫不補
第七章 貝葉斯分類器
缺第9，10題，暫不補
第八章 整合學習
缺第9題，暫不補
第九章 聚類
缺第8題，暫不補
第十章 降緯與度量學習
第十一章 特徵選擇與稀疏學習
第十二章 計算理論學習
第十三章 半監督學習
第十四章 概率圖模型
缺第10題，暫不補
第十五章 規則學習
缺第3，5題，代碼缺6，10，暫不補
第十六章 強化學習
缺第9，10題，暫不補
相關推薦
《機器學習》(周志華)課後習題參考答案
目錄： 參考：http://blog.csdn.net/snoopy_yuan/article/details/62045353 - 目錄 第一章 緒論 第二章 模型評估與選擇 第三章 線性模型 第四章 決策樹 [2016.12.20]決策樹代碼太亂，
機器學習-周志華-課後習題答案5.5
5.5 試程式設計實現標準BP演算法和累計BP演算法，在西瓜資料集3.0上分別用這兩個演算法訓練一個單隱層網路，並進行比較。 通過程式設計實踐發現，在本例下要達到某一限定的均方誤差時，標準BP演算法比累積BP演算法明顯收斂更快，特別在本例中，將ABP演算法誤差設定到0.0
機器學習-周志華-課後習題答案-線性模型
3.1試分析在什麼情況下，在以下式子中不比考慮偏置項b。答：線上性迴歸中，所有引數的確定都是為了讓殘差項的均值為0且殘差項的平方和最小。在所有其他引數項確定後，偏置項b（或者說是常數項）的變化體現出來的就是擬合曲線的上下整體浮動，可以看做是其他各個解釋變數留下的bias的線性
機器學習--周志華--課後習題3.3答案
LR實現，訓練集和測試集都是書上給的西瓜資料集3.0α，用keras實現程式碼如下： # coding: utf-8 """ 使用keras實現logistic分類器 """ import os import gzip import urllib im
機器學習(周志華西瓜書) 參考答案 總目錄
機器學習(周志華西瓜書)參考答案總目錄 從剛開始學習機器學習到現在也有幾個月了，期間看過PDF，上過MOOC，總感覺知道一點了又不是特別明白，最後趁某東買書大減價弄了幾本相關的書來看看，其中一本就是西瓜書。一口氣看了前10章，感覺每章內容都很少，看完感覺還是和以前一樣。
機器學習(周志華西瓜書) 參考答案 總目錄 轉載至https://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/52064910
機器學習(周志華西瓜書)參考答案總目錄 從剛開始學習機器學習到現在也有幾個月了，期間看過PDF，上過MOOC，總感覺知道一點了又不是特別明白，最後趁某東買書大減價弄了幾本相關的書來看看，其中一本就是西瓜書。一口氣看了前10章，感覺每章內容都很少，看完感覺還是和
機器學習-周志華，習題1.1，答案探究
1.1版本空間 1.2 感覺上，可能的假設應當就是不同的版本空間，則對應瞭如圖1.2的3種版本空間 1.3 看不懂題目意思。設定閾值，或者排除異類後，按優先順序具有偏好。 1.4 不能理解，等回過頭來再看這題吧。
《機器學習》西瓜書 課後習題參考答案
第一章 緒論 第二章 模型評估與選擇 第三章 線性模型 第四章 決策樹 第五章 神經網路 第六章 支援向量機 第七章 貝葉斯分類器 第八章 整合學習 第九章 聚類 第十章 降緯與度量學習 第十一章 特徵選擇與稀疏學習 第十二章 計算理論學習 第十三章 半監督學習 第十四章 概率圖模型
《機器學習》周志華 課後習題3.3：程式設計實現對率迴歸,並給出西瓜資料集 3.0α 上的結果.
資料如下： python 程式碼如下： #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Jan 30 10:05:01 2018 @author: llw """ #logistic r
《機器學習》周志華第一章參考答案
1.1 版本空間 答：一共有7種。 因為所有的好瓜壞瓜分別只有一種，所以可以由最特殊的逐步“泛化”，只要不是全部為*就不會出錯。同時存在好瓜的樣本，則一定不是空集。 1. 青綠^蜷曲^濁響=好瓜 2. *^蜷曲^濁響=好瓜 3. 青綠^
機器學習(周志華) 參考答案 第十六章 強化學習
機器學習(周志華西瓜書) 參考答案 總目錄 是時候讓自己的機器更強大一些了，順便完結撒花 1.用於K-搖臂賭博機的UCB方法每次選擇Q(k)+UC(k)的最大的搖臂，其中Q(k)為搖臂k當前的平均獎賞，UC(k)為置信區間。例如Q(k)
機器學習(周志華) 參考答案 第三章 線性模型 3.3
一：matlab實現 1.資料的Excel處理 西瓜資料集3.0 2.程式碼 # -*- coding: utf-8 -*- old_l = 0; n = 0; b = [0;0;1]; %對應書中（3.25）下的B=(w;b)，因為x有兩個屬性：
機器學習(周志華) 參考答案 第一章 緒論
機器學習(周志華) 參考答案 第一章 緒論 機器學習(周志華西瓜書) 參考答案 總目錄 1.表1.1中若只包含編號為1，4的兩個樣例，試給出相應的版本空間。 假設空間指的是問題所有假設組成的空間，我們可以把學習過程看作是在假設空間中搜索的過程，
機器學習(周志華) 參考答案 第十四章 概率圖模型
機器學習(周志華西瓜書) 參考答案 總目錄 1.試用盤式記法表示條件隨機場和樸素貝葉斯分類器。 條件隨機場: 這樣畫的問題在於無法表示N個y之間的關係，到底怎麼畫我也不知道。 樸素貝葉斯分類器:y依賴於所有的變數x 2.證明
機器學習(周志華) 參考答案 第四章 決策樹 python重寫版與畫樹演算法
機器學習(周志華西瓜書) 參考答案 總目錄 機器學習(周志華) 參考答案 第四章 決策樹 3.試程式設計實現基於資訊熵進行劃分選擇的決策樹演算法，併為表4.3中資料生成一棵決策樹。 最近在學著用python，所以用py重寫了以前的決策樹程式碼，
機器學習(周志華) 參考答案 第二章 模型評估與選擇
機器學習(周志華) 參考答案 第二章 模型評估與選擇 機器學習(周志華西瓜書) 參考答案 總目錄 1.資料集包含1000個樣本，其中500個正例，500個反例，將其劃分為包含70%樣本的訓練集和30%樣本的測試集用於留出法評估，試估算共有多少種
機器學習 周志華 第一章習題
1.表1.1中若只包含編號為1，4的兩個樣例，試給出相應的版本空間。 假設資料集有n種屬性，第i個屬性可能的取值有ti種，加上該屬性的泛化取值(*)，所以可能的假設有 ∏_i(t_i+1) 再用空集表示沒有正例，假設空間中一共 ∏i(ti+1)
機器學習(周志華) 參考答案 第十五章 規則學習
機器學習(周志華西瓜書) 參考答案 總目錄 好忙啊好忙啊好忙啊，這章和我的研究方向關係不大，暫時先偷工減料一下下。 1.對西瓜資料集2.0，允許使用否定形式的文字，試基於自頂向下的策略學出命題規則集。 1，2題共同的問題是，如
機器學習(周志華) 習題7.3 個人筆記
7.3 試程式設計實現拉普拉斯修正的樸素貝葉斯分類器，並以西瓜資料集3.0為訓練集，對p151“測1”樣本進行判別。 程式設計得到結果為: [0.024223607117715082, 4.4242506192749345e-05] 因此測試例應預測為好瓜。 # -*-
機器學習(周志華) 參考答案 第一章 緒論 1.2
機器學習(周志華) 參考答案 第一章 緒論 1.2 機器學習(周志華西瓜書) 參考答案 總目錄 機器學習(周志華) 參考答案 第一章 緒論 2.與使用單個合取式來進行假設表示相比，使用“析合正規化”將使得假設空間具有更強的表示能力。若使用