周志华《机器学习》课后习题解析(第一章)绪论 参考答案 第一章 绪论 1.1.表1.1中若只包含编号为1,4的两个样例,试给出相应的版本空间。 表1.1 西瓜数据集(精简) 答: 假设空间指的是问题所有假设组成的空间,我们可以把学习过程看作是在假设空间中搜索的过程,搜索目标是寻找与训练集“匹配”的假设。 假设数据集...
第十六章 强化学习 http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/53691569 版本二 周志华《机器学习》课后习题解答系列(二):Ch1 - 绪论 周志华《机器学习》课后习题解答系列(三):Ch2 - 模型评估与选择 周志华《机器学习》课后习题解答系列(四):Ch3 - 线性模型 周志华《机器学习》课后习题解答系列(四):Ch3...
第一章 绪论 http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/52065224 第二章 模型评估与选择 http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/52065867 第三章 线性模型 http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/52069025 第四章 决策树 http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details...
机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域。西瓜书作为该领域的入门教材,在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面。为了使尽可能多的读者通过本书对机器学习有所了解, 作者试图尽可能少地使用数学知识,是一本非看不可的书!!!读书笔记更新至第11章,习题答案更
相当于还是一个过拟合和欠拟合的一个问题引入。这个问题是一定没有标准答案的。思路两种,一种,设定一个阈值,对大部分属性与训练样本正例一致的反例,也划入正例范畴。另外一种就是,只取最核心、最无异议的正例进行区分。这里不详述。 1.4 本章1.4节在讨论NFL(没有免费的午餐的英文缩写)定理时,默认使用了分类...
1.4 本章1.4节在论述“没有免费的午餐”定理时,默认使用了“分类错误率”作为性能度量来对分类器进行评估。若换用其他性能度量 ,则式(1.1)将改为 E_{ote } (\mathfrak{L}_a∣X,f)=∑_h∑_{x∈\chi-X} P(x)\ell(h(x),f(x))P(h∣X,\mathfrak{L}_a ) ,试证明“没有免费的午餐定理”...
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《机器学习》周志华习题答案3.5 《机器学习》周志华习题答案3.5编程实现判别分析，并给出西⽠数据集上的结果。数据集如下 编号,⾊泽,根蒂,敲声,纹理,脐部,触感,密度,含糖率,好⽠ 1,青绿,蜷缩,浊响,清晰,凹陷,硬滑,0.697,0.46,是 2,乌⿊,蜷缩,沉闷,清晰,凹陷,硬滑,0.774,0.376,是 3,乌...
《机器学习》周志华习题答案4.3 原题，对西⽠数据集⽤决策树来进⾏划分，此处我只选取了西⽠的密度和含糖率这两个连续属性来进⾏划分，#!/usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import colors from sklearn.discriminant...
周志华《机器学习》课后答案——第4章.决策树 周志华《机器学习》课后答案——第4章.决策树 周志华⽼师的《机器学习》是⼀本⾮常难得的国内学者的好教材。为了好好学习，博主决定啃⼀啃周⽼师书中的课后习题。本⼈答案仅供参考，若有错误，请⼤神们不吝指教。（本系列⽂章实时更新）1.试证明对于...