《动手学机器学习》习题解答

《动手学机器学习》是上海交通大学俞勇教授团队的张伟楠副教授，赵寒烨博士，俞勇教授编写一本机器学习的精品书籍。这本书是理论与实践相结合的一本书籍，既提供了尽可能清晰的机器学习基础讲解，又提供了详细可运行的代码案例，能帮助学习者对讲述的理论和机器学习代码有更深刻的理解。

使用说明

本项目对《动手学机器学习》习题部分进行解答，主要完成了该书的所有习题解答，包括提供可运行的代码，作为该书习题的参考手册，帮助学习者更加深入地理解和应用书中的知识。

本项目的最佳使用方法是在独立尝试完成课后习题后，如遇到不会的或不确定的，再来查阅习题解答。
如果觉得解答不详细、存在错误或有疑问，请点击这里提交您建议，我们看到后会尽快修改或答复。

在线阅读地址

在线阅读地址：https://datawhalechina.github.io/hml-solutions/

Notebook运行

本项目提供了每个章节习题解答的jupyter notebook版本，包括相关的可运行的代码，只需克隆项目到本地即可使用。

1. 克隆项目请使用如下命令

   git clone https://github.com/datawhalechina/hml-solutions.git

2. python和相关依赖包版本 本项目和书籍相关代码所使用的python及其相关依赖包均无版本限制
3. docsify框架运行

   docsify serve ./docs

目录

• 第2章 机器学习的数学基础
• 第3章 k近邻算法
• 第4章 线性回归
• 第5章 机器学习的基本思想
• 第6章 逻辑斯谛回归
• 第7章 双线性模型
• 第8章 神经网络与多层感知机
• 第9章 卷积神经网络
• 第10章 循环神经网络
• 第11章 支持向量机
• 第12章 决策树
• 第13章 集成学习与梯度提升决策树
• 第14章 k均值聚类
• 第15章 主成分分析
• 第16章 概率图模型
• 第17章 EM算法
• 第18章 自动编码器

项目结构

docs-----------------------------------------------习题解答
notebook-------------------------------------------习题解答JupyterNotebook格式

贡献者名单

姓名	职责	简介
魏庆伟	项目负责人，第8、15、18章贡献者	Datawhale 成员
陈辅元	第16、17章贡献者	Datawhale 成员
谢彩承	第4、11章贡献者	Datawhale 意向成员，杭州电子科技大学研究生
白雪城	第3、10章贡献者	Datawhale 成员，沈阳理工大学研究生
王莹莹	第7、14章贡献者
晏萌	第2、9章贡献者	福州大学
蔡鋆捷	第6、13章贡献者	福州大学
陈睿	第5、12章贡献者

排名不分先后

参考文献/资料

• 《动手学机器学习》
• 上海交通大学机器学习课—张伟楠教授授课
• 《动手学机器学习》官方代码库
• 动手学深度学习习题解答

关注我们

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