《機器學習》 --周志華版(西瓜書)--課后參考答案
對機器學習一直很感興趣,也曾閱讀過李航老師的《統計學習導論》和Springer的《統計學習導論-基於R應用》等相關書籍,但總感覺自己缺乏深入的理解和系統的實踐。最近從實驗室角落覓得南京大學周志華老師《機器學習》一書,隨意翻看之間便被本書內容文筆深深吸引,如獲至寶。遂決定要認真學習本書並將學習過程記錄下來。感覺若以讀書筆記的形式做記錄未免枯燥(且網上已有大量相關內容)。那就暫且將課后練習的個人思路和答案寫成系列博客,希望得到朋友們的交流指導。
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,最后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。每章的習題都只是挑了幾個簡單的看看,沒做認真的分析,現在回過頭認真做做每章的習題。別的不說了,希望可以堅持到全部做完。
- 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 神經網絡
[2016.12.20]缺第6,10題,第10題近期補上
第六章 支持向量機
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 集成學習
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 特征選擇與稀疏學習
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
目錄:
- 周志華《機器學習》課后習題解答系列(二):Ch1 - 緒論
- 周志華《機器學習》課后習題解答系列(三):Ch2 - 模型評估與選擇
- 周志華《機器學習》課后習題解答系列(四):Ch3 - 線性模型
- 周志華《機器學習》課后習題解答系列(四):Ch3.3 - 編程實現對率回歸
- 周志華《機器學習》課后習題解答系列(四):Ch3.4 - 交叉驗證法練習
- 周志華《機器學習》課后習題解答系列(四):Ch3.5 - 編程實現線性判別分析
- 周志華《機器學習》課后習題解答系列(五):Ch4 - 決策樹
- 周志華《機器學習》課后習題解答系列(五):Ch4.3 - 編程實現ID3算法
- 周志華《機器學習》課后習題解答系列(五):Ch4.4 - 編程實現CART算法與剪枝操作
- 周志華《機器學習》課后習題解答系列(六):Ch5 - 神經網絡
- 周志華《機器學習》課后習題解答系列(六):Ch5.5 - BP算法實現
- 周志華《機器學習》課后習題解答系列(六):Ch5.6 - BP算法改進
- 周志華《機器學習》課后習題解答系列(六):Ch5.7 - RBF網絡實驗
- 周志華《機器學習》課后習題解答系列(六):Ch5.8 - SOM網絡實驗
- 周志華《機器學習》課后習題解答系列(六):Ch5.10 - 卷積神經網絡實驗
參考:http://blog.csdn.net/snoopy_yuan/article/details/62045353
課程代碼:https://github.com/Tsingke/Machine-Learning_ZhouZhihua