3.5，编程实现线性判别分析，并给出西瓜数据集3.0a上的结果。 4.10 从网上下载或自己编程实现任意一种多变量决策树算法，并观察其在西瓜数据集3.0上产生的结果。 5.10 从网上下载或自己编程实现一个卷积神经网络并在手写字符识别数据 MNIST 上进行实验测试。 6.8 以西瓜数据集 3.0α 的"密度"为输入"含糖率"为输出，试使用LIBSVM 训练一个 SVR。 7.3 试编程实现拉普拉斯修正的朴素贝叶斯分类器，并以西瓜数据集 3.0 为训练集，对 p.151 "测1" 样本进行判别. 8.5 试编程实现 Bagging，以决策树桩为基学习器，在西瓜数据集 3.0α 上训练一个 Bagging 集戚，井与图 8.6 进行比较.

Linux环境编程 人民邮电出版社 姜林美版 课后习题（编程题）答案

包含弗兰特法 底特律法 平均系数法 佛尼斯法等算法的matlab实现