機器學習是人工智能的核心領域之一，本書配套周志華教授所著的《機器學習》教材，通過大量習題考查讀者對機器學習相關知識點的理解與掌握。本書分為兩個部分：第一部分習題對應《機器學習》第1-10章的內容，包括緒論、模型評估與選擇、線性模型、決策樹、神經網絡、支持向量機、貝葉斯分類器、集成學習、聚類、降維與度量學習；第二部分包含6章應用專題，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)化與復用、面向類別不平衡數(shù)據的分類、神經網絡的優(yōu)化與應用、EM算法及其應用、集成學習的過擬合現(xiàn)象研究、度量學習及其應用。書中包含簡答題、計算題和編程題，涵蓋不同難度級別。機器學習初學者可以通過這些習題深入了解和鞏固教材的關鍵概念，對機器學習有一定基礎的讀者也可以通過習題發(fā)現(xiàn)對一些知識點不同角度的解讀,為后續(xù)機器學習的深入研究打下基礎。