内容概要 《机器学习（西瓜书）实用联系题》是与经典教材《机器学习》（周志华著，俗称“西瓜书”）配套的练习资料。它围绕西瓜书中各章节的核心知识点，精心设计了一系列实用的练习题。这些题目涵盖了机器学习的基础理论、算法原理、模型构建与评估等多个方面，旨在帮助读者巩固理论知识，提升实践能力。通过解答这些练习题，读者可以深入理解机器学习算法的细节，掌握如何将理论应用于实际问题的解决过程中，从而更好地应对机器学习领域的各种挑战。 实用人群 机器学习初学者：对于刚刚接触机器学习领域的学生、自学者等，这些练习题可以帮助他们系统地学习和掌握基础知识，逐步建立起对机器学习算法和概念的理解，为后续深入学习打下坚实基础。 高校教师与学生：教师可以将其作为教学辅助材料，用于布置作业、组织课堂讨论等，帮助学生更好地消化课堂知识；学生则可以通过练习题检验自己的学习效果，加深对课程内容的理解和记忆，提高学习效率。

TensorFlow2实战-系列教程1：搭建神经网络进行分类任务 TensorFlow2实战-系列教程2：搭建神经网络进行回归任务 导包读数据 标签制作与数据预处理 基于Keras构建网络模型 更改初始化方法 加入正则化惩罚项 展示测试结果 - activation：激活函数的选择，一般常用relu - kernel_initializer,bias_initializer：权重与偏置参数的初始化方法 - kernel_regularizer，bias_regularizer：要不要加入正则化 - inputs：输入，可以自己指定，也可以让网络自动选 units：神经元个数

32机器学习-分类回归1

分类回归树算法的探讨.pdf.pdf

Note:由房价预测例子的学到，用Stacking的思维来汲取两种或者多种模型的优点 ipython的代码和数据集在我的GitHub中，链接在下面，下面的代码是在pycharm里运行的，差别不大。 #Step 1: 检视源数据集 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.linear_model import Ridge from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor imp

机器学习大作业-机器学习分类，回归，聚类算法项目源码 第一次作业 LinearDiscriminatorAnalysis分类，逻辑回归2，3分类 第二次作业 决策树 第三次作业 MLPClassifier分类器，Percepton线性分类器 第四次作业 一维拟合，二维拟合，支持向量机分类 第五次作业 多项式朴素贝叶斯分类器 第六次作业 GMM聚类算法 第七次作业 AdaBoostClassifier分类器 第八次作业 KMeans,KMedoids聚类

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1.机器学习实战项目——分类&回归.zip 2.波斯顿房价问题等

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