转自：http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/52064910

从刚开始学习机器学习到现在也有几个月了，期间看过PDF，上过MOOC，总感觉知道一点了又不是特别明白，最后趁某东买书大减价弄了几本相关的书来看看，其中一本就是西瓜书。一口气看了前10章，感觉每章内容都很少，看完感觉还是和以前一样。每章的习题都只是挑了几个简单的看看，没做认真的分析，现在回过头认真做做每章的习题。别的不说了，希望可以坚持到全部做完。

- 目录

第一章绪论

http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/52065224

第二章模型评估与选择

http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/52065867

第三章线性模型

http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/52069025

第四章决策树

http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/52082054

[2016.12.20]决策树代码太乱，近期重写[2017.1.16][完成]

第五章神经网络

http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/52106899

[2016.12.20]缺第6，10题，第10题近期补上

第六章支持向量机

http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/52135662

缺第10题，暂不补

第七章贝叶斯分类器

http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/52167273

缺第9，10题，暂不补

第八章集成学习

http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/52194771

缺第9题，暂不补

第九章聚类

http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/52224676

缺第8题，暂不补

第十章降纬与度量学习

http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/52243773

第十一章特征选择与稀疏学习

http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/52254580

第十二章计算理论学习

http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/52270432

第十三章半监督学习

http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/52345060

第十四章概率图模型

http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/53509879

缺第10题，暂不补

第十五章规则学习

http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/53691563

缺第3，5题，代码缺6，10，暂不补

第十六章强化学习

http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/53691569

缺第9，10题，暂不补

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第一章绪论

第二章模型评估与选择

第三章线性模型

第四章决策树

第五章神经网络

第六章支持向量机

第七章贝叶斯分类器

第八章集成学习

第九章聚类

第十章降纬与度量学习

第十一章特征选择与稀疏学习

第十二章计算理论学习

第十三章半监督学习

第十四章概率图模型

第十五章规则学习

第十六章强化学习

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第六章 支持向量机

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第八章 集成学习

第九章 聚类

第十章 降纬与度量学习

第十一章 特征选择与稀疏学习

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