机器学习(周志华) 习题 参考答案 第十三章
周志华老师的《机器学习》的第13章的习题答案较少，只找到了三篇，分别为链接一和链接二，这两篇文章有几乎所有题目的个人解答。第三个人只对部分题目进行了解答，相关链接将放在题目下方。
以下是个人对这章的习题的理解，如有问题，欢迎指正。其中第四题和第五题网上答案较多，不再重复。
13.1推导式(13.5)~(13.8)。
见链接三这个答案解答的已经非常好了。
13.2朴素贝叶斯，生成式半监督算法。
链接三
上述链接中的答案，在前面分析的都没有疑问，但是最后求解时，感觉没有体现EM算法的M步，只是迭代求解，没有最大化过程。有点像题13.8中的自训练算法。
我个人的答案为：
13.3混合专家，生成式半监督算法。
链接三答案写的非常好，非常详细，还分两种情况进行了讨论。
13.6TSVM改进算法。
有两个想法：
一是将图13.6中第6行的任意ξ_i和ξ_j，改为两个类别中值最大的ξ；二是每次迭代取满足要求的几个ξ对，在迭代过程中逐渐减少使用的对数。
13.7新样本分类的图半监督学习方法。
如13.4节最后一段所说，使用额外的预测机制，如SVM，LR等，或者根据属性值考虑使用KNN。
13.8自训练(self-training)的缺陷。
若有错误标记，则误差可能会在传播过程中扩大，使训练集中的错误样本较多，即噪声较多，降低预测的正确率，见《基于半监督学习的朴素贝叶斯分类新算法》中有描述。
13.9将两个视图分离出来。
书中P305说两个视图要充分且条件独立。所以可以考虑从条件独立入手，分离两类属性。
假定数据集中包括完整的属性值和标记值。
首先计算每个属性的条件分布，然后计算每对属性的概率分布的相关系数，根据相关系数将几乎相互独立的属性分到不同的视图中。
13.10违约检测。
链接三给出了一种较为复杂的算法，但是我对他的答案中使用距离判断违约的观点不太认同，所以我还是从集合的角度处理违约，具体如下。
首先处理集合M，将M中有传递性的样本对放入一个集合中。
然后根据流程图实现算法。
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