仅以此纪念我大学最后一门也可能是对我读研最有用的一门选修课。

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前言

第一章 绪论

T1.1

T1.2

第二章 模型评估与选择

T2.1

T2.2

T2.3

T2.4

第三章 线性模型

T3.1

T3.2

T3.8*

T3.9

总结


前言

虽然只剩了0.5学分需要修,但是为了以后读研入门方便所以义无反顾地选了这门上课人数只有个位数的3学分的选修课。听课听的确实有些吃力,而且感觉机器学习不像自己之前想当然以为的那样是一种纯编程的课程。目前个人感觉机器学习更像是一种解决问题的数学方法,而编程只是实现这一方法的工具。

为了以后读研(和期末考试)方便,特此将西瓜书的课后题(作业部分)记录在此,希望能加深自己的理解。希望评论区能有大佬对我不成熟且非独立思考出来的解题思路进行指正,共勉

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