本文总结了《机器学习》习题参考一书，强调了其对于学习者的重要性。作者认为通过解答习题可以更好地掌握机器学习的知识，并提高解决实际问题的能力。文章还分享了一些解题技巧和经验，帮助读者更好地应对机器学习的挑战。
《机器学习》习题参考读后感第一篇
看了一本专业书，周志华的《机器学习》，这是一本系统地讲解了机器学习领域的基本理论、常见算法以及实际应用的书。 这本书分为16章3个部分，第1部分介绍机器学习的基础知识，包括基本概念、数据处理、特征选择，以及模型评估与选择等。第2部分讨论一些经典而常用的机器学习方法，如决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习等。第3部分为进阶知识，内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习等。 为了更好的学习，我给自己淘了本《机器学习》习题参考，这本习题参考从绪论、模型评估与选择，到线性模型、决策树、神经网络等，都与“西瓜书”《机器学习》的内容紧密衔接。习题类型多样，包括选择题、编程题等，特别是编程题部分，是基于Python 3脚本语言，可以检测我们对理论知识的掌握程度，还能锻炼我们的实践能力和问题解决能力，让我们更便捷地在实际数据上探究知识点和算法的性质。 而且，这本书在习题解析方面也十分详尽。对于每个习题，都给出了清晰的解题思路和答案，有助于我们自我检验和提高。同时，部分习题还提供了多种解题思路，鼓励我们拓宽思维，灵活应用所学知识。
《机器学习》习题参考读后感第二篇
因为公司要拓展相关的业务，我被迫学习起来《机器学习》。很多人可能不知道，《机器学习》一书是在人工智能领域很受推崇的一本经典教材，由周志华编著，因为书籍封面有个西瓜的图案，被称之为“西瓜书”。整本书结合了理论与实践，作为教材真的很方便学习。
说实话，这种书籍学习完了，印象真的是靠刷题才行，我就自己又找一本由叶翰嘉和詹德川两位老师合作编写的《〈机器学习〉习题参考》来配套加强我对机器学习的理解和应用能力。
以“基础考评篇”为起点，覆盖了机器学习的基础概念、线性模型、决策树、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习等核心内容。每一章节的习题设计都紧扣“西瓜书”的理论框架，通过简答题和计算题的形式，对关键知识点进行了深度挖掘和拓展。例如，在线性模型部分，不仅考察了线性回归和逻辑回归的基本公式推导，还引入了正则化技术，探讨其对模型泛化能力的影响。这种深度与广度并重的习题设计，使得读者能够在巩固基础的同时，也能触及到机器学习领域的最新进展。
“综合应用篇”将理论与实践完美融合，这一部分通过六大专题，如线性模型的优化与复用、面向类别不平衡数据的分类、神经网络的优化与应用等，设计了大量具有挑战性的综合题。这些题目不仅要求读者具备扎实的理论基础，更需要通过编程实践来验证和解决问题。
如果你感觉这些同步练习有些简单，它还给做了一下学习阶段的划分，初学者的简单巩固题型有，高阶的学习者所需要的综合应用多个知识点解决复杂问题的挑战题也给安排上了，让任何一个学习者都能找到适合自己的题型，同时也能够自我提升，逐步挑战自我，不断突破学习瓶颈。
除了这些有着正确答案的问题，还有一些开放性的问题，希望更多的使用者动脑思考，鼓励大家多角度分析问题，提出自己的见解和解决方案。这种设计不仅有助于培养读者的批判性思维，还能激发他们在机器学习领域的探索精神，为未来的科研或工作打下坚实的基础。
如果你也在跟我一样学习《机器学习》，这本习题练习要练起来。
《机器学习》习题参考读后感第三篇
AI技术在不断发展，各类人才都在向计算机和人工领域靠拢。如果你是院校相关的专业的本科生、研究生，或者对机器学习感兴趣的话，入手《机器学习》（昵称“西瓜书”），配套《〈机器学习〉习题参考》更有助于掌握知识。 ●西瓜书是什么书？ 这是一本知名的教材，由周志华教授所著，出版8+年，印刷40+次，印量达73万册。2016年出版后，西瓜书被用作南京大学计算机系本科课程的教材（讲授前9章），在2018年南京大学成立人工智能学院后，又被用作该学院本硕核心必修课的教材（本科讲授前10章，研究生全书）。 ●这本“参考”书又是什么书？ 这本书是西瓜书的教学或自学的辅助参考书，题量大，考查教材中关于基本概念和常用算法的1-10章内容，与教材的题目不重合，题目难度不一，为教师提供作业和考评思路，也帮助学生自我测评、掌握知识。 每个题目都有详细的讲解（主要思路、知识要点、其他可能的解法、知识拓展等）。初学者可以通过题目了解和巩固关键概念，有基础的读者可以通过部分题目发现不同角度的知识点解读，为后续深入研究打下基础。 ●这本书有阅读门槛吗？ 这本书是有阅读门槛的。这本书的时间环境基于Python 3这一脚本语言，默认读者有一定的编程基础，具备相关数学基础（如概率论等），并掌握对应的基本概念。如果对编程环境不熟悉，需要参考网络资料或编程相关书籍。 如果想要在这个领域深耕，你需要研读西瓜书。配上这一本，你脑中的知识就能记得更牢固，运用起来也会更得心应手啦~
