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机器学习习题参考
机器学习是人工智能的核心领域之一,本书配套周志华教授所著的《机器学习》教材,通过大量习题考查读者对机器学习相关知识点的理解与掌握。本书分为两个部分:第一部分习题对应《机器学习》第1-10章的内容,包括绪论、模型评估与选择、线性模型、决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习;第二部分包含6章应用专题,通过综合题的形式对知识点进行多角度考查,包括线性模型的优化与复用、面向类别不平衡数据的分类、神经网络的优化与应用、EM算法及其应用、集成学习的过拟合现象研究、度量学习及其应用。书中包含简答题、计算题和编程题,涵盖不同难度级别。机器学习初学者可以通过这些习题深入了解和巩固教材的关键概念,对机器学习有一定基础的读者也可以通过习题发现对一些知识点不同角度的解读,为后续机器学习的深入研究打下基础。
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