《机器学习》西瓜书 课后习题参考答案

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>

课程代码 <https://github.com/Tsingke/Machine-Learning_ZhouZhihua>

参考博客：https://me.csdn.net/icefire_tyh <https://me.csdn.net/icefire_tyh>

• « 上一篇：打造个人IP: 开源项目网站构建框架
• » 下一篇：倒计时 5 天！年度开发者盛会 Unite Shanghai 2019 全日程揭晓（附表）