《动手学机器学习》是上海交通大学俞勇教授团队的张伟楠副教授，赵寒烨博士，俞勇教授编写的继《动手学强化学习》之后的一本机器学习的精品书籍。
本仓库完成了书中课后习题部分的初步解答，可以作为学习者学习本书过程中的参考
本仓库内容将后续继续整理完善，对内容进行修改。
- 机器学习的数学基础
- k近邻算法
- 线性回归
- 机器学习的基本思想
- 逻辑斯谛回归
- 双线性模型
- 神经网络与多层感知机
- 卷积神经网络
- 循环神经网络
- 支持向量机
- 决策树
- 集成学习与梯度提升决策树
- k均值聚类
- 主成分分析
- 概率图模型
- EM算法
- 自动编码器
完成初步编写：2024年5月4日