p66 其实已经给出答案了: 对OvR 、 MvM 来说,由于对每个类进行了相同的处理,其拆解出的二分类任务中类别不平衡的影响会相互抵消,因此通常不需专门处理. 3.10 试推导出多分类代价敏感学习(仅考虑基于类别的误分类代价)使用"再缩放"能获得理论最优解的条件。 答: 这道题目其实是周志华教授的一篇论文《On Multi...
等价。 3.2 试证明,对于参数 ,对率回归(logistics回归)的目标函数(3.18)是非凸的,但其对数似然函数(3.27)是凸的。(待填坑) 答: 3.18: ,3.27: 。 对实数集上的函数,可通过求二阶导数来判别:若二阶导数在区间上非负,则称为凸函数;若二阶导数在区间上恒大于 0,则称为严格凸函数。原书p54) 对于多元函数...
机器学习课后习题答案 机器学习（周志华）参考答案 第一章 绪论（略）第二章模型评估与选择 1.数据集包含1000个样本，其中500个正例，500个反例，将其划分为包含70%样本的训练集和30%样本的测试集用于留出法评估，试估算共有多少种划分方式。一个组合问题，从500500正反例中分别选出150150正反例用于留出法评估，...
机器学习课后习题答案机器学习(周志华)参考答案 第一章 绪论(略) 第二章 模型评估与选择 1.数据集包含 1000 个样本,其中 500 个正例,500 个反例,将其划分为包含 70%样本的训 练集和 30%样本的测试集用于留出法评估,试估算共有多少种划分方式。 一个组合问题,从 500500 正反例中分别选出 150150 正反例用于...
机器学习课后习题答案(周志华).pdf,第二章 模型评估与选择 1.数据集包含1000 个样本,其中500 个正例,500 个反例,将其划分为包含70%样本的训 练集和30%样本的测试集用于留出法评估,试估算共有多少种划分方式。 一个组合问题,从500500 正反例中分别选出150150 正反例用于
机器学习周志华课后习题答案答案二这里要对上面三种实现的算法进行未剪枝预剪枝后剪枝做比较对率回归划分就算了都不知道是个什么情况信息增益和基尼指数的差别并不大其实就是为了比较未剪枝预剪枝后剪枝对测试样本的输出结果 第二章模型评估与选择 1.数据集包含1000个样本.其中500个正例,500个反例,将其划分为包含70M...
本文为周志华机器学习西瓜书第三章课后习题3.3答案,编程实现对率回归,数据集为书本第89页的数据 使用tensorflow实现过程 #coding=utf-8importtensorflow as tffromnumpyimport*importnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as plt data= mat([[0.697,0.460,1], ...
机器学习周志华课后习题答案.pdf,第二章模型评估与选择 1 . 数据集包含1000个样本其 中5 0 0 个正例,5 0 0 个反例,将其划分为包含70M¥本 的训练集和30%样 本的 试集用于留出法评估,试估算共有多少种划分方式。 一个组合问题.从500500正反例中分别选出150 150正反例用
周志华版机器学习第三章习题答案 #导⼊需要的包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split #导⼊数据 data = np.array([[0.697, 0.460, 1], [0.774, 0.376, 1], [0.634, 0.264, 1], [0.608, 0.318, 1], [0.556, 0.215, 1],...
本文为周志华机器学习西瓜书第三章课后习题3.5答案,编程实现线性判别分析LDA,数据集为书本第89页的数据 首先介绍LDA算法流程: LDA的一个手工计算数学实例: 课后习题的代码: # coding=utf-8 # import flatten import tensorflow as tf from numpy import * ...