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这些资源可以帮助你更好地理解和掌握《机器学习》课程的内容。建议在学习过程中结合教材内容，参考答案进行学习和理解。如果发现答案中有任何错误或需要改进的地方，可以提出反馈，以确保资源的持续更新和优化。

机器学习课后习题答案解析——深入理解机器学习原理

一、逻辑回归课后习题解析

逻辑回归是机器学习中的一种常用分类算法，常用于二分类问题。以下是对逻辑回归课后习题的解析：

1.1 使用Hastie et al.(2009)的南非心脏病数据SAheart.csv进行逻辑回归

（1）计算样本中有冠心病的比例。

解析：首先，我们需要读取SAheart.csv数据，然后统计chd（冠心病）为1的样本数量，再除以总样本数量，即可得到冠心病的比例。

1.2 数据预处理

解析：由于数据包含分类变量，我们需要使用命令`xpd.getdummies(X)`将数据矩阵X中的分类变量设为虚拟变量。同时，使用`randomstate0`预留100个观测值作为测试集。

1.3 逻辑回归模型训练

解析：在训练集中，使用sklearn模块的LogisticRegression类（设参数`C=1e10`与`fit_intercept=False`），将chd对其余变量进行逻辑回归。

1.4 展示回归系数

解析：通过调用`coef_`属性，我们可以得到逻辑回归模型的回归系数，进而分析各个特征对目标变量chd的影响程度。

1.5 计算测试集预测概率

解析：使用训练好的模型对测试集进行预测，得到预测概率，并展示前5个预测概率。

1.6 计算准确率、错误率

二、决策树课后习题解析

决策树是一种常用的分类和回归算法，以下是对决策树课后习题的解析：

2.1 决策树构建

解析：首先，我们需要选择合适的特征和分割策略，然后根据信息增益、基尼指数等指标构建决策树。

2.2 决策树剪枝

解析：为了防止过拟合，我们需要对决策树进行剪枝，降低模型的复杂度。

2.3 决策树应用

解析：将构建好的决策树应用于新的数据集，进行分类或回归预测。

三、支持向量机课后习题解析

支持向量机是一种常用的二分类算法，以下是对支持向量机课后习题的解析：

3.1 支持向量机原理

解析：支持向量机通过寻找最优的超平面，将不同类别的数据点分开，从而实现分类。

3.2 核函数选择

解析：核函数可以将低维空间的数据映射到高维空间，从而提高模型的分类能力。

3.3 支持向量机训练

解析：使用支持向量机算法