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西瓜书《机器学习》第一章至第九章课后习题作业

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简介：
本作业集涵盖了《机器学习》（西瓜书）前九章的核心知识点，包括监督学习、聚类分析等基础理论及其应用实践，旨在通过解答课后习题帮助读者巩固和深化对机器学习的理解。 西瓜书机器学习第一章至第九章的课后练习作业。

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  • 西瓜书《机器学习》第一章至第九章课后习题作业
    优质
    本作业集涵盖了《机器学习》（西瓜书）前九章的核心知识点与实践应用，旨在通过丰富的课后习题加深读者对机器学习理论的理解和掌握。 西瓜书机器学习第一章至第九章的课后练习作业。
     
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    本作业集涵盖了《机器学习》（西瓜书）前九章的核心知识点，包括监督学习、聚类分析等基础理论及其应用实践，旨在通过解答课后习题帮助读者巩固和深化对机器学习的理解。 西瓜书机器学习第一章至第九章的课后练习作业。
     
  • 西南交通大学 机器学习实验第一章至第十章.zip
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    该资源为《西南交通大学机器学习课程》的第一至十章配套实验材料，涵盖基本概念、算法实现与实践应用等内容。适合深度学习初学者使用。 西南交通大学机器学习实验报告1-10（全）
     
  • 数据库第九章习题（2020.4.27作业）
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    本作业为《数据库》课程第九章节的练习题，旨在通过解答这些题目来帮助学生巩固和深化对数据库相关概念和技术的理解与应用。完成日期为2020年4月27日。 假设关系R(A,B)和S(B,C,D)的情况如下：关系R有20,000个元组，而关系S则包含1,200个元组；一个磁盘块可以容纳40个R的元组或30个S的元组。请估算以下操作所需的磁盘块读写次数： （1）在没有为R上的A属性创建索引的情况下执行查询“select * from R;”。由于关系R包含20,000个元组，且一个块可以容纳40个这样的元组，因此需要500次的磁盘块读取操作。 （2）假设在关系R中A为主码，并为属性A创建了3层B+树索引。执行查询“select*from R where A=10;”时，每次下降到下一层都需要进行一次磁盘访问，加上最终定位的那个元组所在的块读取操作，总共需要4次的磁盘访问（即高度减一加根节点的一次）。
     
  • 《机器学习西瓜书》课后作业整理.zip
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    本资源为《机器学习西瓜书》配套课后习题解答合集，涵盖书中主要章节练习题目的详解与代码实现，适用于希望深入理解并掌握机器学习理论与实践的学习者。 机器学习西瓜书课后作业整理.zip包含了与《机器学习》一书相关的练习题解答和总结资料。
     
  • 学习笔记：《机器学习》西瓜书第四章决策树与代码详解
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    本学习笔记详细解析了《机器学习》西瓜书中第四章关于决策树的内容，并附有相关代码示例，适合初学者深入理解决策树算法。 本章主要介绍决策树算法的详细内容，涵盖以下核心要点： 1. 划分选择：在构建决策树的过程中，挑选最优属性进行划分至关重要。这涉及到如何评估样本集合的纯度以及依据不同属性对数据集进行分割的方法。 - 信息熵：用于衡量一个分类中不确定性的指标 - 信息增益：通过某个特征来分裂数据时所带来的不确定性减少量 - 属性偏好问题：使用信息增益作为标准可能导致倾向于选择具有较多值的属性 - 增益率：是基于某属性的信息增益与其固有纯度之比的一个标准化衡量指标 - 基尼指数：表示从该集合中随机选取两个样本，它们类别不同的概率 2. 修剪策略：为了防止决策树模型出现过拟合现象，剪枝技术被广泛应用。主要分为预剪枝和后剪枝两种方法。 - 预先修剪（前向修剪）：在构建过程中提前判断节点是否应该继续分裂 - 后期修剪（反向修剪）：生成完整的树之后再从底部开始向上检查并移除不必要的分支 3. 处理连续值与缺失数据：探讨了如何应对决策树算法中遇到的连续型变量和不完整记录。对于数值属性，可以采用二分法将其转换为离散形式。 这些内容提供了对决策树机制全面而深入的理解，包括其理论基础、计算技巧及其在实际场景中的应用价值。
     
  • 《机器学习西瓜书》第10章思维导图：降维与度量学习（.xmind）
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    本资料提供了《机器学习西瓜书》第十章“降维与度量学习”的详细思维导图，帮助读者系统地理解和掌握这一章节的核心概念和算法。适合用于复习或自学。 《机器学习》西瓜书第10章降维与度量学习笔记 这份笔记主要涵盖了《机器学习》这本书的第十章节的内容，重点讨论了数据降维以及度量学习的相关理论和技术。通过阅读这一部分可以更好地理解如何处理高维度的数据，并且掌握一些实用的方法来改善模型的效果和解释性。
     
  • 《机器学习》西瓜书——第四章决策树的Python代码实现
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    本简介提供《机器学习》西瓜书中第四章决策树内容的Python代码实现详解，帮助读者理解并实践决策树算法。 4.3 实现基于信息熵进行划分选择的决策树算法，并使用西瓜数据集3.0生成一颗决策树。 4.4 实现基于基尼指数进行划分选择的决策树算法，为西瓜数据集2.0生成预剪枝和后剪枝决策树，并与未剪枝决策树进行比较。 4.6 选取四个UCI数据集，对上述两种算法产生的未剪枝、预剪枝和后剪枝的决策树进行实验对比，并实施适当的统计显著性检验。
     
  • 北大青鸟ACCP8.0S1网页开发与CSS第一章至第七章课后习题
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    本简介涵盖北京大学青鸟教育ACCP8.0S1课程中网页开发与CSS部分的第一到第七章节的课后习题解析，旨在帮助学员巩固理论知识并提升实践能力。 在北大青鸟ACCP8.0S1课程中，网页开发和CSS是两个重要的学习模块。这个压缩包包含了从第一章到第七章的课后习题，旨在帮助学生巩固和深化HTML与CSS的基础知识。 HTML部分的习题涵盖了以下知识点： 1. HTML基本结构：了解如何创建一个基本的HTML文档，包括文档类型声明（）、html、head和body标签的使用。 2. 文本元素：学习使用h1-h6标题标签，p段落标签以及b粗体、i斜体、em强调、strong加粗等文本修饰标签。 3. 链接与导航：掌握a标签的用法，创建内部和外部链接，并使用target属性实现新窗口打开链接。 4. 图像处理：理解img标签中的src和alt属性，以及如何设置图像尺寸和对齐方式。 5. 列表：区分无序列表ul、li，有序列表ol、li，定义列表dl、dt和dd的使用方法。 6. 表格：学习table、tr、td和th标签创建数据表格，并掌握colspan和rowspan属性以合并单元格的方法。 7. 表单元素：了解input、select、textarea、label和form标签，创建用户交互表单以及不同类型输入字段如text、email等。 CSS部分的习题则包括： 1. 选择器：学习类选择器（class selector）、ID选择器（id selector）及元素选择器的基本使用方法。 2. 属性与值：掌握颜色、字体大小、边距、填充宽度和高度等常见属性，以及百分比单位的应用。 3. 盒模型：理解内容(content)、内边距(padding)、边框(border)及外边距(margin)，并学会设置盒模型的技巧。 4. 布局：掌握浮动(float)与定位(position)，包括相对(relative)、绝对(absolute)和固定(fixed)定位的应用场景。 5. 盒阴影和文本阴影：通过box-shadow和text-shadow属性为元素添加阴影效果的方法。 6. 背景设置：学会使用background-color、background-image等属性来定义背景颜色及图片，以及如何调整背景重复方式、位置与大小。 7. CSS响应式设计：初步了解@media媒体查询实现不同设备屏幕尺寸下的页面适配。 通过这些习题的练习，学生将能熟练运用HTML和CSS构建动态且具有适应性的网页。同时，在实践中加深理论知识的理解，并提升解决实际问题的能力。在学习过程中应当注重实践与理论相结合，不断调试优化代码以提高自身技能水平。
     
  • 周志华《机器学习 西瓜书》1-9章习题解答.docx
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    这份文档提供了周志华教授所著《机器学习: 来自实践的二十讲》（俗称“西瓜书”）前九章的习题答案，旨在帮助读者深入理解和掌握书中核心概念与算法。 该文档整理了《机器学习》（周志华著）一到九章的习题解析，方便大家免费下载。