台湾大学林轩田老师的《机器学习基石》、《机器学习技法》课程由浅入深、内容全面，基本涵盖了机器学习领域的很多方面。其作为机器学习的入门和进阶资料非常适合。本站实现了课程教材的绝大部分习题，并作了详细的笔记，在github予以分享。（习题作者：秦臻）
课程简介
台湾大学林轩田老师的《机器学习基石》《机器学习技法》课程由浅入深、内容全面，基本涵盖了机器学习领域的很多方面。其作为机器学习的入门和进阶资料非常适合。
林轩田机器学习基石这门课有一个配套教材：《Learning From Data》（LFD），林轩田也是编者之一。这本书的主页为：http://amlbook.com/
豆瓣上关于这本书的评分高达9.4，还是很不错的，值得推荐！可以配套视频一起学习。这本书是台大林轩田老师的机器学习课程配套教材，内容通俗易懂，非常精彩，不是单纯罗列公式，是一本非常适合入门的机器学习书籍。教材的上半部分（第一章到第五章）是精髓，补充部分（第六章到第九章）有部分章节稍显仓促，而且有一些小错误，第九章部分实际应用可能较少，但是总的来说，本书绝对是一本不可多得的好书。
但是尽管该书是一本入门书籍，要吃透这本书还是需要相当多的时间，尤其是课后习题部分，有的难度非常大。
针对这个问题，有位清华大学的硕士生秦臻在学习的过程中把《Learning From Data》的习题都整理了一遍，方便自己以后查阅和他人参考。前后历时半年多，除了第六章，第八章和第九章少部分习题以外，其他所有习题均已完成。经作者同意，在本站予以公布。
习题完成情况：
| 章节 | 总共习题| 完成习题 | 剩余部分| | -------- | -------- | -------- | | Chapter 1 | 25 | 25 | 无| | Chapter 2| 32| 32| 无| | Chapter 3 | 35 | 35 | 无| | Chapter 4 | 38| 38 | 无| | Chapter 5| 11| 11 | 无| | Chapter 6| 43| 36 | Problem 12,13,14,16,17,24,25| Chapter 7| 35| 35| 无| Chapter 8 | 35 | 31| Problem 15-18| Chapter 9 | 46| 41 | Exercise 18,Problem 17,26,27,28| | 总计| 300| 284 | |
以上习题公布在秦臻同学的github：
https://github.com/Doraemonzzz/Learning-from-data，并持续更新。
内容截图：
总结
清华大学的秦臻同学实现了林轩田老师的《机器学习基石》、《机器学习技法》课程教材《Learning From Data》的绝大部分习题，并作了详细的笔记，在github予以分享。这份珍贵资料非常适合作为机器学习的入门和进阶资料。
习题和笔记在秦臻同学的github（还会更新）：
https://github.com/Doraemonzzz/Learning-from-data
《机器学习基石》《机器学习技法》课程视频和ppt以及教材《Learning From Data》的下载链接:
https://pan.baidu.com/s/1oAMX5vYbDtobCXZiM9gEEQ 提取码: h5c3
本文所有资料下载也可以回复“林轩田”查看
但是代码更新还是需要在作者github下载哦！
秦臻（右一）（20191124北京面基）
