《機器學習》習題參考
本書配套周志華教授所著的《機器學習》教材，通過大量習題考查讀者對機器學習相關知識點的理解與掌握。全書分為兩個部分：第一部分習題對應《機器學習》第1~10章的內容，包括緒論、模型評估與選擇、線性模型、決策樹、神經網絡、支持向量機、貝葉斯分類器、集成學習、聚類、降維與度量學習；第二部分包含6章應用專題，通過綜合題的形式對知識點進行多角度考查，包括線性模型的優化與復用、面向類別不平衡數據的分類、神經網絡的優化與應用、EM算法及其應用、集成學習的過擬合現象研究、度量學習及其應用。書中包含簡答題、計算題和編程題，涵蓋不同難度級別，機器學習初學者可以通過這些習題深入了解和鞏固教材的關鍵概念，對機器學習有一定基礎的讀者也可以通過習題發現對一些知識點不同角度的解讀，為后續機器學習的深入研究打下基礎。本書面向《機器學習》讀者以及廣大機器學習愛好者，可作為高等院校人工智能、計算機、自動化及相關專業的本科生或研究生的教學輔助書籍，也可供對機器學習感興趣的研究人員和工程技術人員閱讀參考。
·19.3萬字
