《机器学习》周志华课后习题答案——第三章 (1-7题)

《机器学习》周志华课后习题答案——第三章 (1-7题)

文章目录

  • 《机器学习》周志华课后习题答案——第三章 (1-7题)
  • 一、试析在什么情形下式(3.2)中不必考虑偏置项b.
  • 二、试证明,对于参数w,对率回归的目标函数(3.18)是非凸的,但其对数似然函数(3.27)是凸的.
  • 三、编程实现对率回归,并给出西瓜数据集3.0α上的结果.
  • 四、选择两个UCI数据集,比较10折交叉验证法和留--法所估计出的对率回归的错误率.
  • 五、编程实现线性判别分析,并给出西瓜数据集3.0a上的结果.
  • 六、线性判别分析仅在线性可分数据上能获得理想结果,试设计一个改进方法,使其能较好地用于非线性可分数据
  • 七、令码长为9,类别数为4,试给出海明距离意义下理论最优的ECOC二元码并证明之.

一、试析在什么情形下式(3.2)中不必考虑偏置项b.

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①b与输入毫无关系,如果没有b,y‘=wx必须经过原点
②当两个线性模型相减时,消除了b。可用训练集中每个样本都减去第一个样本,然后对新的样本做线性回归,不用考虑偏置项b。

二、试证明,对于参数w,对率回归的目标函数(3.18)是非凸的,但其对数似然函数(3.27)是凸的.

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三、编程实现对率回归,并给出西瓜数据集3.0α上的结果.

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四、选择两个UCI数据集,比较10折交叉验证法和留–法所估计出的对率回归的错误率.

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五、编程实现线性判别分析,并给出西瓜数据集3.0a上的结果.

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六、线性判别分析仅在线性可分数据上能获得理想结果,试设计一个改进方法,使其能较好地用于非线性可分数据

在当前维度线性不可分,可以使用适当的映射方法,使其在更高维度上可分,典型的方法有KLDA,可以很好的用于非线性可分数据。

七、令码长为9,类别数为4,试给出海明距离意义下理论最优的ECOC二元码并证明之.

对于ECOC二元码,当码长为2^n时,知晓可以使2n个类别达到最优间隔,他们的海明距离为
2^(n-1),比如长度为8时,可以的序列为:
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其中4,5,6行是对1,2,3行的取反。若分类数为4,一共可能的分类器,就是码长为9的最优分类器。

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