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机器学习:习题笔记(一)

现在好像什么研究方向都会用到机器学习,所以在大四养老期间学习一下周志华老师的《机器学习》,把不太难的题目写一下。

第1章 绪论

  • 1.1 表 1.1 中若只包含编号为 1 和 4 的两个样例,试给出相应的版本空间。

由于训练数据更少,所以版本空间会更大。

(色泽=青绿;根蒂=*;敲声=*)
(色泽=*;根蒂=蜷缩;敲声=*)
(色泽=*;根蒂=*;敲声=浊响)
(色泽=青绿;根蒂=蜷缩;敲声=*)
(色泽=青绿;根蒂=*;敲声=浊响)
(色泽=*;根蒂=蜷缩;敲声=浊响)
(色泽=青绿;根蒂=蜷缩;敲声=浊响)

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统计学习方法:习题笔记

花了一些时间刷了一遍李航博士的《统计学习方法》,于是就有了一篇课后习题解答。由于自己的智商又低数学又差,很多难度较大的习题实在没有能力完成了。

第1章 统计学习方法概论

  • 1.1 说明伯努利模型的极大似然估计以及贝叶斯估计中的统计学习方法三要素。伯努利模型是定义在取值为0与1的随机变昼上的概率分布。假设观测到伯努利模型n次独立的数据生成结果,其中k次的结果为1,这时可以用极大似然估计或贝叶斯估计来估计结果为1的概率。

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