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YI时间|松子茶碎碎念|MM-DFW|LAMBDA系列
星标🌟松子茶  更新不掉队🌟

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作者 | 松子茶

© 原创内容(除图片外)

未经作者授权,严禁转载或镜像

机器学习是人工智能领域的核心课程之一。机器学习的基本概念与典型算法,以计算机视觉、自然语言处理中的问题为典型应用,培养学生对人工智能的研究兴趣,为继续从事机器学习方向的科学研究与工程应用打下坚实的基础。

课程目标

  • 目标1:掌握机器学习研究领域中的基本方法与重要技术;

  • 目标2:熟悉机器学习的基本组成;

  • 目标3:了解机器学习所涉及的实际应用问题;

  • 目标4:掌握Matlab/Python编程工具的使用;培养学生初步的创新思维。

    习题参考答案

  • 第01章:绪论

    • 习题1.2 参考答案

    • 习题1.5 参考答案

    • 绪论测试

  • 第02章:模型评估与选择

    • 模型评估与选择测试

  • 第03章:线性模型

    • 习题3.3 参考答案

    • 习题3.4 参考答案

    • 习题3.5 参考答案

    • 线性模型测试

  • 第04章:决策树

    • 习题4.3 参考答案

    • 习题4.4 参考答案

    • 习题4.5 参考答案

    • 决策树测试

  • 第05章:神经网络

    • 神经网络测试

  • 第06章:支持向量机

    • 习题6.2 参考答案

    • 习题6.8 参考答案

    • 支持向量机测试

  • 第07章:贝叶斯分类器

    • 习题7.6 参考答案

    • 习题7.9 参考答案

    • 习题7.10 参考答案

    • 贝叶斯分类器测试

  • 第08章:集成学习

    • 习题8.3 参考答案

    • 习题8.5 参考答案

    • 集成学习测试

  • 第09章:聚类

    • 习题9.4 参考答案

    • 聚类测试

  • 第10章:降维与度量学习

    • 习题10.1 参考答案

    • 习题10.6 参考答案

综合测试

  • 综合测试试卷一

  • 综合测试试卷二

  • 综合测试试卷三

  • 综合测试试卷四

http://www.dtcms.com/wzjs/188949.html

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