模式识别与机器学习习题

### 关于模式识别与机器学习的练习题资料

对于希望深入理解并实践《模式识别与机器学习》这门学科的学生来说，获取高质量的习题和练习材料至关重要。以下是几个推荐的学习资源：

#### 孙仕亮课后习题答案解析
该书提供了详细的理论讲解以及配套的习题集，涵盖了从基础知识到高级算法的应用实例。通过完成这些题目可以帮助读者巩固所学概念，并提高解决实际问题的能力[^1]。

#### 国科大-模式识别与机器学习（计算机科学与技术学院）-习题解答参考
这份文档由国科大师生共同整理而成，包含了多个章节的重点知识点总结及其对应的典型例题详解。特别适合准备考试的同学作为复习指南使用[^2]。

#### 国科大国科大 - 模式识别与机器学习期末复习试卷
此份文件不仅有往年真题再现，还附带了解析过程说明，能够帮助学生更好地掌握应试技巧的同时加深对课程内容的理解程度[^3]。

为了更有效地利用上述资源，在阅读教材的基础上尝试独立思考每道题目的解法；遇到困难时再查阅官方给出的标准答案进行对比分析。此外还可以加入线上讨论社区与其他爱好者交流心得经验，互相促进成长进步。

# Python代码示例：实现简单的KNN分类器来处理鸢尾花数据集
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from collections import Counter
import numpy as np

def euclidean_distance(x1, x2):
    return np.sqrt(np.sum((x1 - x2)**2))

class KNN:

    def __init__(self, k=3):
        self.k = k
    
    def fit(self, X_train, y_train):
        self.X_train = X_train
        self.y_train = y_train
        
    def predict(self, X_test):
        predictions = []
        
        for test_point in X_test:
            distances = [euclidean_distance(test_point, point) for point in self.X_train]
            
            nearest_neighbors_indices = sorted(range(len(distances)), key=lambda i: distances[i])[:self.k]
            nearest_labels = [self.y_train[i] for i in nearest_neighbors_indices]

            most_common_label = Counter(nearest_labels).most_common(1)[0][0]
            predictions.append(most_common_label)

        return predictions


iris = datasets.load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

knn_classifier = KNN(k=5)
knn_classifier.fit(X_train, y_train)
predictions = knn_classifier.predict(X_test)

accuracy = sum([int(pred == actual) for pred, actual in zip(predictions, y_test)]) / len(y_test)
print(f'Accuracy of the model is {accuracy*100:.2f}%')