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作者 | 松子茶

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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