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MachineLearning_Zhouzhihua_ProblemSets: Exercises answers to the book "机器学习（周志华）" written by Zhou Zhihua。周志华《机器学习》课后习题，个人解答。各算法都拿numpy和pandas实现了一遍
MachineLearning_Zhouzhihua_ProblemSets: Exercises answers to the book "机器学习（周志华）" written by Zhou Zhihua。周志华《机器学习》课后习题，个人解答。各算法都拿numpy和pandas实现了一遍 这套“MachineLearning_Zhouzhihua_ProblemSets”并非简单的答案集，而是一份深度理解周志华教授《机器学习》的实践记录。我花费了大量时间，用Python（利用numpy和pandas）重新实现了书中的各种算法，这不仅仅是填空，更是一种对理论的深刻检验与强化。 如同周志华先生在书中强调的，“机器学习的核心在于建模”，而这些练习则迫使我深入思考每个算法背后的数学原理。例如，在实现线性回归时，我不仅实现了直接最小二乘法，还尝试了梯度下降法，体会到不同优化算法对模型收敛速度和结果的影响。 书中对支持向量机（SVM）的详细讲解，让我受益匪浅。我用SVD矩阵分解实现了一个简单的SVM算法，虽然运算效率不高，但让我体会到了SVM的本质——在高维空间中寻找最优超平面。 同样，我也对逻辑回归进行了多次实现，理解了正则化的重要性，以及在处理高维数据时，如何避免过拟合。 这些练习的价值不仅仅在于提供了答案，更在于通过代码实现的过程中，我更加深刻地理解了周志华教授对机器学习的见解。 每一个看似简单的实现，都蕴含着丰富的知识和经验。 这套题库，对我来说，是最好的学习伙伴和实践检验工具，希望也能帮助其他学习者更好地掌握“机器学习（周志华）”这本书所蕴含的精髓。
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机器学习（周志华）
2025-07-21
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