第一章 绪论 
http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/52065224

第二章 模型评估与选择 
http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/52065867

第三章 线性模型 
http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/52069025

第四章 决策树 
http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/52082054

第五章 神经网络 
http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/52106899

第六章 支持向量机 
http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/52135662

第七章 贝叶斯分类器 
http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/52167273

第八章 集成学习 
http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/52194771

第九章 聚类 
http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/52224676

第十章 降纬与度量学习 
http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/52243773

第十一章 特征选择与稀疏学习 
http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/52254580

第十二章 计算理论学习 
http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/52270432

第十三章 半监督学习 
http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/52345060

第十四章 概率图模型 
http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/53509879

第十五章 规则学习 
http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/53691563

第十六章 强化学习 
http://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/53691569

—————————————————————————————————

周志华《机器学习》课后习题解答系列（二）：Ch1 – 绪论 
周志华《机器学习》课后习题解答系列（三）：Ch2 – 模型评估与选择 
周志华《机器学习》课后习题解答系列（四）：Ch3 – 线性模型 
周志华《机器学习》课后习题解答系列（四）：Ch3.3 – 编程实现对率回归 
周志华《机器学习》课后习题解答系列（四）：Ch3.4 – 交叉验证法练习 
周志华《机器学习》课后习题解答系列（四）：Ch3.5 – 编程实现线性判别分析 
周志华《机器学习》课后习题解答系列（五）：Ch4 – 决策树 
周志华《机器学习》课后习题解答系列（五）：Ch4.3 – 编程实现ID3算法 
周志华《机器学习》课后习题解答系列（五）：Ch4.4 – 编程实现CART算法与剪枝操作 
周志华《机器学习》课后习题解答系列（六）：Ch5 – 神经网络 
周志华《机器学习》课后习题解答系列（六）：Ch5.5 – BP算法实现 
周志华《机器学习》课后习题解答系列（六）：Ch5.6 – BP算法改进 
周志华《机器学习》课后习题解答系列（六）：Ch5.7 – RBF网络实验 
周志华《机器学习》课后习题解答系列（六）：Ch5.8 – SOM网络实验 
周志华《机器学习》课后习题解答系列（六）：Ch5.10 – 卷积神经网络实验

参考：http://blog.csdn.net/snoopy_yuan/article/details/62045353 
课程代码：https://github.com/Tsingke/Machine-Learning_ZhouZhihua