今年2月的时候开始学习台大林轩田老师的机器学习课程，感觉讲的非常好，课程的参考教材是learning from data。
网上查阅资料的时候发现关于这本书的笔记几乎没有，所以想自己做一个学习笔记，记录教材中的习题的解法，一来可以加深自己的理解，而来也可以给后来学习的小伙伴一些参考，除了课本的习题以外，我也顺便整理了林轩田老师的课程作业详解，这部分其实和课本上基本一致。
这里附上链接：
learning from data习题详解
台大机器学习课程作业详解
笔记形式为Markdown以及Jupyter Notebook结合的形式，所以上传至github，没有在此贴出。因为笔者水平有限，难免有些错误，欢迎指出。
目前前三章已经上传，后续应该会一直更新。
2018/10/7 更新：
林老师的课程作业已经全部完成，已全部上传；Learning from data一书除了第6章以及第9章均已完成，其中第6章完成70%，完成后会上传。
2018/12/14
总结：
前后历时半年多，总算把LFD的习题整理完了，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。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。
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。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，所以我在学习的过程中将习题都整理了一遍，方便自己以后查阅和他人参考。
后续的计划是明年初将课本再复习一遍，并对自己整理的资料再优化一下，完成剩余没有完成的题目，有时间的话会写一些学习笔记，将课本中的算法自己都实施一遍。如果各位读者发现哪里有问题或者有更好的解法，可以发issue或者给我发邮件，我会及时更新我的习题解答，谢谢。
