第一章 绪论
http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/52065224
第二章 模型评估与选择
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第三章 线性模型
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第四章 决策树
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第五章 神经网络
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第六章 支持向量机
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第七章 贝叶斯分类器
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第八章 集成学习
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第九章 聚类
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第十章 降纬与度量学习
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第十一章 特征选择与稀疏学习
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第十二章 计算理论学习
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第十三章 半监督学习
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第十四章 概率图模型
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第十五章 规则学习
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第十六章 强化学习
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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）：Ch3.3 - 编程实现对率回归
周志华《机器学习》课后习题解答系列（四）：Ch3.4 - 交叉验证法练习
周志华《机器学习》课后习题解答系列（四）：Ch3.5 - 编程实现线性判别分析
周志华《机器学习》课后习题解答系列（五）：Ch4 - 决策树
周志华《机器学习》课后习题解答系列（五）：Ch4.3 - 编程实现ID3算法
周志华《机器学习》课后习题解答系列（五）：Ch4.4 - 编程实现CART算法与剪枝操作
周志华《机器学习》课后习题解答系列（六）：Ch5 - 神经网络
周志华《机器学习》课后习题解答系列（六）：Ch5.5 - BP算法实现
周志华《机器学习》课后习题解答系列（六）：Ch5.6 - BP算法改进
周志华《机器学习》课后习题解答系列（六）：Ch5.7 - RBF网络实验
周志华《机器学习》课后习题解答系列（六）：Ch5.8 - SOM网络实验
周志华《机器学习》课后习题解答系列（六）：Ch5.10 - 卷积神经网络实验
参考：http://blog.csdn.net/snoopy_yuan/article/details/62045353
课程代码：https://github.com/Tsingke/Machine-Learning_ZhouZhihua