機器學(xué)習(xí)是人工智能的核心領(lǐng)域之一，本書配套周志華教授所著的《機器學(xué)習(xí)》教材，通過大量習(xí)題考查讀者對機器學(xué)習(xí)相關(guān)知識點的理解與掌握。本書分為兩個部分：第一部分習(xí)題對應(yīng)《機器學(xué)習(xí)》第1-10章的內(nèi)容，包括緒論、模型評估與選擇、線性模型、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機、貝葉斯分類器、集成學(xué)習(xí)、聚類、降維與度量學(xué)習(xí)；第二部分包含6章應(yīng)用專題，通過綜合題的形式對知識點進行多角度考查，包括線性模型的優(yōu)化與復(fù)用、面向類別不平衡數(shù)據(jù)的分類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化與應(yīng)用、EM算法及其應(yīng)用、集成學(xué)習(xí)的過擬合現(xiàn)象研究、度量學(xué)習(xí)及其應(yīng)用。書中包含簡答題、計算題和編程題，涵蓋不同難度級別。機器學(xué)習(xí)初學(xué)者可以通過這些習(xí)題深入了解和鞏固教材的關(guān)鍵概念，對機器學(xué)習(xí)有一定基礎(chǔ)的讀者也可以通過習(xí)題發(fā)現(xiàn)對一些知識點不同角度的解讀,為后續(xù)機器學(xué)習(xí)的深入研究打下基礎(chǔ)。