《机器学习》（周志华）章节习题代码实践

python (2.7.10)

numpy (1.8.0)

pandas (0.19.2)

1. 第三章：线性模型
   1. 对率回归
   2. 线性判别分析
   3. 模型评估
2. 第四章：决策树
   1. 利用信息熵划分的决策树
3. 第五章：神经网络
   1. 误差逆传播算法
   2. 径向基函数单隐层前馈神经网络
   3. 卷积神经网络
4. 第六章：支持向量机
   1. 利用线性核与高斯核训练的支持向量机
   2. 核对率回归
5. 第七章：贝叶斯分类器
   1. 拉普拉斯修正的朴素贝叶斯分类器
   2. Averaged One-Dependent Estimator
   3. 贝叶斯网
6. 第八章：集成学习
   1. AdaBoost
   2. Bagging
7. 第九章：聚类
   1. K均值算法
   2. 自动确定聚类数的改进K均值算法