《机器学习》(周志华)课后习题参考答案

目录：

• 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

- 目录

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/52082054

第五章 神经网络

• http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/52106899

第六章 支持向量机

• http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/52135662

第七章 贝叶斯分类器

• http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/52167273

第八章 集成学习

• http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/52194771

第九章 聚类

• http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/52224676

第十章 降纬与度量学习

• http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/52243773

第十一章 特征选择与稀疏学习

• http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/52254580

第十二章 计算理论学习

• http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/52270432

第十三章 半监督学习

• http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/52345060

第十四章 概率图模型

• http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/53509879

第十五章 规则学习

• http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/53691563

第十六章 强化学习

• http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/53691569