《機器學習》(周志華)課後習題參考答案
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參考:http://blog.csdn.net/snoopy_yuan/article/details/62045353
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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
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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
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