機器學習西瓜書課后習題答案---1、緒論 一、總結 一句話總結： 一些【特別花時間又不太重要】的東西（比如一些概念），可以【多參照別人的視頻解釋】，這樣節約時間 1、試述機器學習在互聯網搜索的哪些環節起什么作用？ 1.【消息推送】：比如當我搜索“機器學習”之后，再打開某些網頁 ...

機器學習西瓜書課后習題答案---2、模型評估 一、總結 一句話總結： 理解必然是個【逐步加深】的過程，所以前期可以【最短時間做最高效率】（重點、核心點、視頻）的事情 1、【Min-max】 規范化和【z-score】 規范化的優缺點？ 【Min-max】規范化：$$x ...

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 神經網絡 第六章 支持向量機 第七章 貝葉斯分類器 第八章 集成學習 第九章 聚類 第十章 降緯與度量 ...

答案均為轉載，應怕原鏈接失效，所以粘貼了一下內容，答案尾部附上原鏈接 《南瓜書》https://github.com/datawhalechina/pumpkin-book/releases 第一章：緒論 答案1： 第一章1.版本空間：（1）色澤=青綠 根蒂=蜷縮 敲聲=濁響（2）色澤 ...

2.1 數據集包含500正例和500反例，按照70%的比例划分訓練集和驗證集，則驗證集需要有150個正例、150個反例， 則共有$ \left ( C_{500}^{150} \right )^ ...

3.1 式3.2 $f(x)=\omega ^{T}x+b$ 中，$\omega ^{T}$ 和b有各自的意義，簡單來說，$\omega ^{T}$ 決定學習得到模型(直線、平面)的方向，而b則決定 ...

題目描述： 編程實現對率回歸，並給出西瓜數據集3.0\(\alpha\)上的結果。 編程實現 對數幾率回歸最小化損失函數（西瓜書公式3.27）如下： \[l(\beta) = \sum_{i=1}^m (-y_i\beta ^T x_i + ln(1+e^{\beta^T x_i ...

題目描述 試用極大似然法估計西瓜數據集3.0中前3個屬性的類條件概率。 解答 如果不用極大似然法，直接根據 \[P(x_i,c)=\frac{|D_{c,x_i}|}{|D|} \] 也可以求出條件概率，和用極大似然估計做出一樣。但題目要求用極大似然估計，那還是套用一下極大似然法 ...