《機器學習》 --周志華版（西瓜書）--課後參考答案
開始學習周志華版的《機器學習》，將別人寫的課後習題的參考答案儲存下來供參考。
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參考：http://blog.csdn.net/snoopy_yuan/article/details/62045353
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snoopy 實踐 評估 ref 得到 clas tle car 分析 《機器學習》 --周誌華版（西瓜書）--課後參考答案 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
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機器學習--周志華（第1章）
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機器學習-周志華-第一章
緒論 1.1 引言 什麼是機器學習？ 它是一門致力於研究如何通過計算的手段，利用經驗來改善系統自身效能的一門學科。所研究的主要內容是計算機如何通過資料產生模型，即學習演算法。有了學習演算法後，當我們給它提供經驗資料時就能基於這些資料產生模型。在面對新資料時學習演算法會給我們相應的判斷。經驗通常以資料的形
機器學習 周志華筆記
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第二章 模型評估與選擇 2.1 經驗誤差與過擬合 "錯誤率" (error rate) ，即如果在 m 個樣本中有 α 個樣本分類錯誤，則錯誤率 E= α/m; 1 一 α/m 稱為**“精度” (accuracy)** ，即"精度 =1 - 錯誤率" 更一般地，
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習題 版本空間：存在著一個與訓練集一致的“假設集合”。 此時，只有1, 4兩個樣例。 求版本空間的步驟： ①寫出假設空間：先列出所有可能的樣本點（即特徵向量）（即每個屬性都取到所有的屬性值） ②對應著給出的已知資料集，將與正樣本不一致的、與負樣本一致的假設刪除。 ③得出與
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1.4 歸納偏好 版本空間中的多個假設可能會產生不同的輸出： 對於同一個樣本，產生不同結果。 這時，學習演算法本身的"偏好"就會起到關鍵的作用. 機器學習演算法在學習過程中對某種型別假設的偏好，稱為"歸納偏好" (inductive bias),或簡稱為"偏好"。 任何
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1.3 假設空間 歸納 (induction)與演繹 (deduction)是科學推理的兩大基本手段。 歸納：從特殊到一般的"泛化" (generalization)過程，即從具體的事實歸結出一般性規律。 演繹：從一般到特殊的"特化" (specializa
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第一章 緒論 機器學習所研究的主要內容，是關於在計算機上從資料中產生 模型（model） 的演算法，即 “學習演算法”（learning algorithm） . 基本術語 假定我們收集了一批關於西瓜的資料，例如(色澤=青綠;根蒂=蜷縮;敲聲=濁響)， (色澤=烏黑;根蒂:稍蜷;
機器學習-周志華-課後習題答案5.5
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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：
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機器學習-周志華-個人練習11.1
11.1 試程式設計實現Relief演算法，並考察其在西瓜資料集3.0上的執行結果。 本題採用Relief演算法處理二分類任務，雖然書上只要求對連續屬性歸一化，但我將離散屬性的值轉化為了1,2,3，如果不對離散屬性歸一化，顯然在查詢近鄰時連續屬性不能有效發揮作用，因此需要將