机器学习（周志华）课后习题-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了机器学习（周志华）课后习题。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

第1章绪论

1.1 表1.1若只包含编号1和4的两个样例，试给出相应的版本空间。

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版本空间：与训练及一致的假设集合。

色泽=青绿，根蒂=*，敲声=*；
色泽=*，根蒂=蜷缩，敲声=*；
色泽=*，根蒂=*，敲声=浊响；
色泽=青绿，根蒂=蜷缩，敲声=*；
色泽=青绿，根蒂=*，敲声=浊响；
色泽=*，根蒂=蜷缩，敲声=浊响；
色泽=青绿，根蒂=蜷缩，敲声=浊响；

1.2 求假设空间的大小

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析合范式：先合取再析取的范式；

根据1.1的排列组合，考虑所有编号的样例，一共有49种假设集合（包含空集）；
	全部不泛化：2*3*3=18；
	一个属性泛化：2*3+3*3+2*3=21；
	两个属性泛化：2+3+3=8；
	三个属性泛化：1；
	空集：1
如果不考虑空集的话就是有48种假设，所以k的最大值为48；
但是如果用这48种假设必定会造成冗余，所以本题应该采用18种具体的假设来计算：2^18-1（从1-18分别取排列组合）

1.3 归纳偏好的设计

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归纳偏好：机器学习算法对某种类型假设的偏好；

数据包含噪声，去噪：若存在两个样例属性取值都相同，但是标记却不同，只保留标记为正例的样例，在此基础上求得版本空间；（或者保留反例）

1.4 “没有免费的午餐定理”拓展证明

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1.5 机器学习能在互联网搜索的哪些环节起作用

提交信息阶段：信息提取，语义分析；
信息匹配阶段：提高问题与各个信息的匹配程度；
展示结果阶段：根据用户感兴趣的程度进行排序；

第二章模型评估与选择

2.1 数据集的划分

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分别从正反例样本中取30%的数据作为测试集，划分方式有周志华机器学习课后答案,机器学习,人工智能,算法

2.2 使用错误率评估结果

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10折交叉验证法：把样本划分成十个大小相同的互斥子集，每次用9个子集的并集来进行训练，剩下的一个作为测试集。由于正反例各一半，所以错误率为50%和50%；
留一法：每次只使用一个数据作为测试集，剩下的全部是训练集。由于本题中正反例各一半，所以无论留下哪一种数据，都跟模型训练出来的结果相反，所以这种方法的错误率是100%。