西瓜书课后答案

周工作计划2019-03-25

但是好的一点是，西瓜书基本都看完了。本周工作计划：机器学习分享活动（关于决策树的分享）回看一下西瓜书的东西，每一章把开头总结写一下。老师没有给具体的任务，留了再说吧。
MikeShine·2024-09-02 02:05

高鸿业宏观经济学第七版课后答案

完整版：http://zgw.100xuexi.com/SubItem/IndexInfoDetail.aspx?id=97adebda-f4df-4cf8-bdc2-e5e4a690128a第12章 宏观经济的基本指标及其衡量12.1 复习笔记12.2 课后习题详解12.3 名校考研真题详解第13章 国民收入的决定：收入-支出模型13.1 复习笔记13.2 课后习题详解13.3 名校考研真题详解
zgxxw·2024-08-31 03:18

机器学习（西瓜书）学习笔记导览

本篇文章会持续更新直到更新完毕，关注博主不迷路~（如果没有超链接，表示还没有更新到）第一章绪论1.1引言1.2基本术语1.3假设空间1.4归纳偏好第二章模型评估与选择2.1经验误差与过拟合2.2评估方法2.3性能度量2.4比较检验2.5偏差与方差第三章线性模型3.1基本形式3.2线性回归3.3对数几率回归3.4线性判别分析3.5多分类学习3.6类别不平衡问题第四章决策树4.1基本流程4.2划分选择
盛寒·2024-08-25 18:11

继续教育山东第一医科大学临床医学试题及答案，分享几个实用搜题和学习工具 #媒体#学习方法#微信

每天都会更新很多作业题2.灵兔搜题这是个微信公众号是一款专为大学生量身定制的搜题工具，大学四年需要的题库、答案、网课资料、课后答案在这里都可以找到！下方附上一些测试的试题及答案1、RCEP给中国带
学习93398·2024-02-20 17:07

保安员题不会怎么搜答案？推荐你使用这5个公众号和工具 #知识分享#微信#经验分享

1.灵兔搜题这是一个公众号题库包括四六级答案、各学校往期课后答案、期末考试题等，使用比较简单。
天空很蓝33·2024-02-20 01:10

python编程基础与案例集锦,python编程案例教程答案

本篇文章给大家谈谈python编程案例教程航空工业出版社课后答案，以及python编程案例教程答案航空工业出版社，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
2301_81895949·2024-02-19 20:04

java基础案例教程课后答案，华为财经2022春招面试

简介HikariCP是用于创建和管理连接，利用“池”的方式复用连接减少资源开销，和其他数据源一样，也具有连接数控制、连接可靠性测试、连接泄露控制、缓存语句等功能，另外，和druid一样，HikariCP也支持监控功能。HikariCP是目前最快的连接池，就连风靡一时的BoneCP也停止维护，主动让位给它，SpringBoot也把它设置为默认连接池。看过HikariCP源码的同学就会发现，相比其他连
A程序员导师·2024-02-15 08:49

机器学习LDA线性判别器代码实现

机器学习LDA线性判别器代码实现西瓜书P60线性判别器LDA代码实现：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefload_data(file_name)
Longlongaaago·2024-02-15 07:38

西瓜书-机器学习5.4 全局最小与局部极小

两种“最优”：“局部极小”(localminimum)和"全局最小"(globalminimum)对和，若存在使得多组不同参数值初始化多个神经网络使用“模拟退火”：以一定的概率接受比当前解更差的结果，有助于“跳出”局部极小使用随机梯度下降遗传算法(geneticalgorithms)[Goldberg,1989]也常用来训练神经网络以上用于跳出局部极小的技术大多是启发式，理论上商缺乏保障。Gold
lestat_black·2024-02-12 11:32

谭浩强C语言程序设计第五版 第4章 课后习题 答案

*C语言程序设计第五版课后答案谭浩强2.C语言中如何表示“真”和“假”？系统如何判断一个量的“真”和“假”？答：C语言中将数值为1作为真，为0作为假，系统将值
书山压力·2024-02-10 16:51

大学用的最好的搜题软件？找一款支持人文地理题目的搜题应用 #其他#媒体#笔记

快解题这是一个网站是一款服务于职业考证的考试搜题软件,拥有几千万不同考试医学考试题库和执业医师试题库,通过章节练习,模拟试题,历年真题等练习来让不同的用户学习和巩固知识,使他们能够通过考试和学习2.题小聪这是个微信公众号教材课后答案
初秋的夜·2024-02-10 06:42

付永刚计算机信息安全技术课后答案

第一章：计算机信息安全技术概述1.关于访问控制服务的描述中，正确的是（A）A.可控制用户访问网络资源B.可识别发送方的真实身份C.不限制用户使用网络服务D.可约束接收方的抵赖行为2.关于信息安全问题的描述中，不正确的是（A）A.仅依赖技术手段就可以解决B.需要政府制定政策加以引导C.需要通过立法约束网络行为D.需要对网络用户进行安全教育3.第三方假冒发送方的身份向接收方发送信息称为（D）A.窃取信
guwei666666·2024-02-08 06:22

2019-05-14《西瓜书》难啃

周志华老师的《西瓜书：机器学习》这周看完1~10章锻炼：太极云手、100手/组，3组虎刨功（简）、100个/组，2组
杨熊猫Yang·2024-02-08 05:59

C++ Primer(第5版) 课后答案 第四章

4.1：表达式5+10*20/2的求值结果是多少？根据运算符的优先级和结合律，此表达式可以看作5+((10*20)/2)，结果为1054.2：根据运算符优先级表，在下述表达式的合理位置添加括号，使得添加括号后运算对象的组合顺序与添加括号前一致。(a)*vec.begin()//*(vec.begin())(b)*vec.begin()+1//(*(vec.begin))+14.3：C++语言没有明
ImpEvday_Wang·2024-02-06 19:15

机器学习——集成学习

参考：ysu老师课件+西瓜书+期末复习笔记1.集成学习的基本概念集成学习（ensemblelearing）通过构建并结合多个学习器来完成学习任务。
三三木木七·2024-02-04 09:37

大学生搜题神器app详解？不再为找题烦恼，试试这个好用的大学搜题工具！ #媒体#笔记#经验分享

1.千鸟搜题这是一个公众号教材课后答案、四六级答案、每个学校期末考试题都有！全网找不到答案可以去这找找看。
复古蛋卷·2024-02-04 06:23

西瓜书学习笔记——低维嵌入（公式推导+举例应用）

文章目录算法介绍实验分析算法介绍低维嵌入（Low-DimensionalEmbedding）是一种降低高维数据维度的技术，目的是在保留数据特征的同时减少数据的复杂性。这种技术常用于可视化、特征学习、以及数据压缩等领域。低维嵌入的目标是将高维数据映射到一个低维空间，以便更好地理解和可视化数据。在kkk近邻学习中，随着数据维度的增加，样本之间的距离变得更加稀疏，导致KNN算法性能下降。这是因为在高维空
Nie同学·2024-02-04 01:13

西瓜书学习笔记——核化线性降维（公式推导+举例应用）

文章目录算法介绍实验分析算法介绍核化线性降维是一种使用核方法（KernelMethods）来进行降维的技术。在传统的线性降维方法中，例如主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA），数据被映射到一个低维线性子空间中。而核化线性降维则通过使用核技巧，将数据映射到一个非线性的低维空间中。核技巧的核心思想是通过一个非线性映射将原始数据转换到一个高维的特征空间，然后在该特征空间中应用线性降维方法。这种映射
Nie同学·2024-02-04 01:13

西瓜书学习笔记——k近邻学习（公式推导+举例应用）

文章目录算法介绍实验分析算法介绍K最近邻（K-NearestNeighbors，KNN）是一种常用的监督学习算法，用于分类和回归任务。该算法基于一个简单的思想：如果一个样本在特征空间中的kkk个最近邻居中的大多数属于某个类别，那么该样本很可能属于这个类别。KNN算法不涉及模型的训练阶段，而是在预测时进行计算。以下是KNN算法的基本步骤：选择K值：首先，确定用于决策的邻居数量K。K的选择会影响算法的
Nie同学·2024-02-04 01:42

西瓜书学习笔记——主成分分析（公式推导+举例应用）

文章目录算法介绍实验分析算法介绍主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种常用的降维技术，用于在高维数据中发现最重要的特征或主成分。PCA的目标是通过线性变换将原始数据转换成一组新的特征，这些新特征被称为主成分，它们是原始特征的线性组合。对于一个正交属性空间（各个属性之间是线性无关的）中的样本点，存在以下两个性质的超平面可对所有样本点进行恰当的表达：最近重构性
Nie同学·2024-02-04 01:09

朴素贝叶斯分类算法

参考：西瓜书，ysu老师课件【摘要】1.分类算法：分类算法的内容是根据给定特征，求出它所属类别。2.先验概率：就是根据以往的数据分析所得到的概率。后验概率：是得到信息之后重新加以修正得到的概率。
三三木木七·2024-02-03 13:03

决策树的相关知识点

参考：ysu老师课件+西瓜书1.决策树的基本概念【决策树】：决策树是一种描述对样本数据进行分类的树形结构模型，由节点和有向边组成。
三三木木七·2024-02-03 13:03

西瓜书学习笔记——层次聚类（公式推导+举例应用）

文章目录算法介绍实验分析算法介绍层次聚类是一种将数据集划分为层次结构的聚类方法。它主要有两种策略：自底向上和自顶向下。其中AGNES算法是一种自底向上聚类算法，用于将数据集划分为层次结构的聚类。算法的基本思想是从每个数据点开始，逐步合并最相似的簇，直到形成一个包含所有数据点的大簇。这个过程被反复执行，构建出一个层次化的聚类结构。这其中的关键就是如何计算聚类簇之间的距离。但实际上，每个簇都是一个集合
Nie同学·2024-01-30 16:25

西瓜书学习笔记——密度聚类（公式推导+举例应用）

文章目录算法介绍实验分析算法介绍密度聚类是一种无监督学习的聚类方法，其目标是根据数据点的密度分布将它们分组成不同的簇。与传统的基于距离的聚类方法（如K均值）不同，密度聚类方法不需要预先指定簇的数量，而是通过发现数据点周围的密度高度来确定簇的形状和大小。我们基于DBSCAN算法来实现密度聚类。DBSCAN是基于一组邻域参数(ϵ,MinPts)(\epsilon,MinPts)(ϵ,MinPts)来刻
Nie同学·2024-01-30 07:33

【机器学习·西瓜书学习笔记·线性模型】线性回归——最小二乘法（least square method）

线性模型的基本形式给定由个属性描述的实例,其中是在第个属性上的取值，线性模型（linearmodel）试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数，即一般用向量形式写成：和确定后，模型就得以确定参数查阅表把数据集表示为一个m*（d+1）大小的矩阵，其中每行对应于一个实例，每行前d个元素对应于实例的d个属性值，最后一个元素恒置于1，即（一）均方误差（meansquarederror）基于欧几里得距
慈善区一姐·2024-01-29 12:34

如何系统学习机器学习？

以下是一些推荐的书籍：《动手学机器学习》，"西瓜书"作者周志华力荐的机器学习入门书。本书系统介绍了机器学习的基本内容及其代码实现，是一本着眼于机器学习教学实践的图书。本书包含4个部分：第一部分为机器
人邮异步社区·2024-01-28 14:23

python基础题库100题及答案,编程题拍照搜答案软件

大家好，给大家分享一下python程序设计基础第二版课后答案，很多人还不知道这一点。下面详细解释一下。现在让我们来看看！
Fixf4556·2024-01-28 08:04

西瓜书学习笔记——原型聚类（公式推导+举例应用）

文章目录k均值算法算法介绍实验分析学习向量量化（LVQ）算法介绍实验分析高斯混合聚类算法介绍实验分析总结k均值算法算法介绍给定样本集D={x1,x2,...,xm}D=\{x_1,x_2,...,x_m\}D={x1,x2,...,xm}，k均值算法针对聚类算法所得簇划分C={C1,C2,...,Ck}\mathcal{C}=\{C_1,C_2,...,C_k\}C={C1,C2,...,Ck}最
Nie同学·2024-01-28 07:18

python黑马程序员课后答案_黑马程序员Python教程[Python标准库(一)

[Python标准库]random——伪随机数生成器(一)作用：实现了多种类型的伪随机数生成器。Python版本：1.4及以后版本random模块基于MersenneTwister算法提供了一个快速伪随机数生成器。原先开发这个生成器是为了向蒙特卡洛模拟生成输入，MersenneTwister算法会生成有一个大周期的近均匀分布的数，以适用于各种类型的应用。生成随机数random()函数从所生成的序列
weixin_39899226·2024-01-27 20:37

c语言程序设计第二版课后答案 机械工业出版社,C语言程序设计 第2版

图书简介本书的写作融入了作者多年的教学经验，充分考虑到初学者的能力、认知水平、知识结构等因素，遵照循序渐进、由浅入深的原则，较系统地介绍了C语言程序设计知识。内容涵盖算法及算法设计、数据描述与基本操作、选择结构程序设计、循环结构程序设计、数组、指针、函数与模块化程序设计、结构体和共用体、编译预处理、文件，并对常用程序设计方法及C++语言知识进行了简单介绍。本书文字叙述通俗易懂，理论阐述简明科学，并
王哲夫·2024-01-27 13:10

python课本课后题答案,python教材课后答案

大家好，小编来为大家解答以下问题，python课本课后题答案，python教材课后答案，今天让我们一起来看看吧！
Bxwfjdjdbdgj·2024-01-26 04:41

大数据学习之路

因为这句话，我又一次的陷入迷茫，我不清楚自己是不是应该继续的Java，所以那段时间我干过爬虫，也撸了一阵子的西瓜书和统计学什么的。在知乎上所有相关的问题和答案我都看了，也
金光闪闪耶·2024-01-24 00:57

西瓜书学习笔记——Boosting（公式推导+举例应用）

文章目录引言AdaBoost算法AdaBoost算法正确性说明AdaBoost算法如何解决权重更新问题？AdaBoost算法如何解决调整下一轮基学习器样本分布问题？AdaBoost算法总结实验分析引言Boosting是一种集成学习方法，旨在通过整合多个弱学习器来构建一个强学习器。其核心思想是迭代训练模型，关注之前被错误分类的样本，逐步提升整体性能。Boosting的代表算法包括AdaBoost、G
Nie同学·2024-01-24 00:26

C++ Primer(第5版) 课后答案 第二章

2.1：类型int、long、longlong和short的区别是什么？无符号类型和带符号类型的区别是什么？float和double的区别是什么？int、long、longlong和short都是整型，但它们在c++中标准规定的最小值不同，类型含义最小尺寸int整型16位long短整型32位longlong长整型64位short长整型16位同时编译器也可以赋予这些类型更大的尺寸，某一类型所占比特数
ImpEvday_Wang·2024-01-23 10:57

C和指针课后答案

二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言第八章课后答案提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、pandas是什么？
晴山ぺ·2024-01-20 23:45

浙江大学《机器学习》笔记——神经网络(Neural Network)【上】

写在前面·最近在学习《机器学习》.主要是看浙江大学胡浩基老师的网课，结合周志华老师的西瓜书来学.为了理清思路和推公式就敲了这样一个读书笔记.初次学习难免会有错漏，欢迎批评指正.这份笔记主要用途还是用来自己复习回顾
啵啵啵啵哲·2024-01-20 18:54

西瓜书读书笔记整理（十二） —— 第十二章 计算学习理论

第十二章计算学习理论（上）12.1基础知识12.1.1什么是计算学习理论（computationallearningtheory）12.1.2什么是独立同分布（independentandidenticallydistributed,简称i.i.d.i.i.d.i.i.d.）以及独立同分布样本12.1.3泛化误差以及经验误差12.1.4相关数学定义表示12.1.5误差参数12.1.6映射与样本集是
smile-yan·2024-01-20 18:23

计算机网络第一章课后答案（谢希仁第八版）

第1章概述习题1-02试简述分组交换的要点。答：分组交换采用存储转发技术。把报文（要发送的整块数据）划分为一个个更小的等长数据段，每一个数据段的前面需要加上必要的控制信息组成的首部（header），构成一个个分组。分组的首部包含了诸如目的地址和源地址等重要控制信息，使得每个分组能够在互联网中独立地选择传输路径并被正确地交付到分组传输的终点。分组交换的优点：高效：在分组传输过程中动态分配传输带宽，对
_跋扈_·2024-01-20 07:41

计算机网络第二章课后答案（谢希仁第八版）

第2章物理层习题2-01物理层要解决哪些问题？物理层的主要特点是什么？答：（1）物理层要解决的主要问题：1.物理层要尽可能地屏蔽掉计算机网络中的硬件设备、传输媒体和通信手段的不同，使物理层上面的数据链路层感觉不到这些差异，使其只需要考虑本层的协议和服务，而不必考虑网络具体的传输媒体是什么。2.数据在计算机内部多采用并行传输方式，但数据在通信线路中的传输方式一般都为串行传输，即逐个比特按照时间顺序传
_跋扈_·2024-01-20 07:41

计算机网络第四章课后答案（谢希仁第八版）

第4章网络层习题4-01网络层向上提供的服务有哪两种？试比较其优缺点。答：虚电路服务和数据报服务。虚电路服务：优点：①使用面向连接的通信方式，能够提供可靠的通信服务；②因为数据是沿着建立的虚电路进行传输的，因此分组的首部不需要携带完整的目的主机的地址，只需要填写这条虚电路的编号（并不大的整数），因此减少了分组的开销；③所有分组可以按序到达，无重复、无丢失。缺点：①每次通信需要建立连接（逻辑连接而非
_跋扈_·2024-01-20 07:41

python自学（二）第二章 正则表达式|字符串匹配、函数和面向对象程序设计

《机器学习》周志华（西瓜书）清华大学出版社；least14p/d;3.BiliBili《和美女老师一起学python》视频。（一）正则
BrilandLiu·2024-01-19 11:38

【机器学习】西瓜书要点个人整理

目录前置基础知识第三章线性模型机器学习三要素1.函数集合2.目标函数3.优化方法4.模型评估方法对数几率回归（逻辑回归）第四章决策树第五章SVM第六章贝叶斯分类器第八章集成学习第九章神经网络前情提要：本文适合在学习机器学习课程前，对课程的要点进行简单预习。本文中提到的一些概念，大多是老师课上会重点讲的、考试要考的。此外，在进行复习时也可以通过这些概念引入，从而去更深入理解一些模型原理。前置基础知识
_hermit:·2024-01-19 02:45

吃瓜教程Task1：概览西瓜书+南瓜书第1、2章

由于本人之前已经学习过西瓜书，本次学习主要是对以往知识的查漏补缺，因此本博客记录了在学习西瓜书中容易混淆的点以及学习过程中的难点。
卡拉比丘流形·2024-01-18 05:45

计算机网络教程第五版第四章课后答案,计算机网络安全教程第4章课后练习题及答案...

课后练习一、填空1．Windows98系统有三种登录方式，分别是()、()、()。2．NTFS可以使用大于()B的卷；FAT文件容量最大为()B；FAT32在WindowsXP中，只能格式化最多()B的卷。3．WindowsNT4.0中主要的分布式安全协议是()；而在Windows2000中，()是缺省的分布式安全协议。4．在Unix操作系统登录过程中，login进程根据文件()和()的内容来验证
camsong·2024-01-16 22:34

《Java基础入门第2版》 第2章 Java编程基础 课后答案

目录一、填空题二、判断题三、选择题四、简答题五、编程题六、原题一、填空题1.true和false2.基本数据类型和引用数据类型3.(1)&&&(3)|||4.55.56二、判断题1.×2.√3.×4.√5.×三、选择题1、AD2、C3、C4、B5、A四、简答题1、Java语言的八种基本数据类型有：byte字节型，占一个字节。short短整型，占两个字节。int整型，占4个字节。long长整型，占8
啾啾叮咚·2024-01-14 22:50

西瓜书读书笔记整理（十） —— 第十章降维与度量学习

10.1k近邻学习10.1.1什么是kNN学习kNN算法（k-NearestNeighbors）是一种常用的分类和回归算法。它的基本思想是根据最近邻的样本来预测未知样本的标签或值。10.1.2kNN算法步骤kNN算法的步骤如下：计算未知样本与训练集中所有样本的距离（通常使用欧氏距离或其他距离度量方法）。选取与未知样本距离最近的k个样本。对于分类问题，根据这k个样本的标签进行投票或权重计算，确定未知
smile-yan·2024-01-14 11:37

西瓜书第六章课后习题

6.1试证明样本空间中任意点x到超平面(w,b)的距离为式(6.2)。画了个图在纸上进行了证明，感觉这样自会通俗易懂些。6.2试使用LIBSVM，在西瓜数据集3.0α上分别用线性核和高斯核训练一个SVM，并比较其支持向量的差别。导入相应的包主体函数：设置参数，输出。数据特征可视化输出结果以及数据特征可视化最终结果如下图结果表明，使用线性核和高斯训练核的支持向量实际是一样的(两条线重合)，且数量相同
lammmya·2024-01-12 11:52

计算机仿真技术-基于matlab的电子信息类课程课后答案,计算机仿真技术——基于MATLAB的电子信息类课程(第4版)...

目录第1章MATLAB语言概述11.1MATLAB语言及特点11.2MATLAB的工作环境21.2.1MATLAB系统的安装21.2.2MATLAB系统的启动21.2.3MATLAB的命令窗口31.2.4工作空间窗口61.2.5命令历史窗口与当前路径窗口61.2.6图形窗窗口81.2.7文本编辑窗窗口81.3MATLAB的基本操作命令10第2章MATLAB的基本语法142.1变量及其赋值14目录第
竹谭·2024-01-12 09:10

计算机仿真技术-基于matlab的电子信息类课程课后答案,计算机仿真技术：基于MATLAB的电子信息类课程（第4版）...

目录第1章MATLAB语言概述\t11．1MATLAB语言及特点\t11．2MATLAB的工作环境\t21．2．1MATLAB系统的安装\t21．2．2MATLAB系统的启动\t21．2．3MATLAB的命令窗口\t31．2．4工作空间窗口\t61．2．5命令历史窗口与当前路径窗口\t61．2．6图形窗窗口\t81．2．7文本编辑窗窗口\t81．3MATLAB的基本操作命令\t10第2章MATLA
Artemis Lee·2024-01-12 09:40

数字信号处理 唐向宏著 pdf ＋课后答案 免费下载

数字信号处理——原理、实现与仿真pdf唐向宏著＋课后答案杭州电子科技大学费劲心思在网上花钱买的，共享给大家永久链接：https://wwi.lanzoup.com/b0140pf4f密码：aflj里面除了有原书
一杯原谅绿茶·2024-01-12 08:01
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