《机器学习（周志华）》复习资料
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机器学习期末复习笔记（周志华）
机器学习期末复习笔记（周志华） 机器学习，特别是周志华的《机器学习》教材，构建了一个强大的理论框架，理解其核心概念至关重要。本复习笔记旨在梳理关键内容，为期末考核提供帮助。 一、基本概念与范式 机器学习的核心在于让计算机从数据中学习，无需显式编程。周志华的著作区分了弱学习和强学习。弱学习关注如何从数据中学习简单的函数，而强学习则试图逼近真实世界的模型。课程重点关注监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习这四种主要范式。 二、监督学习 监督学习是机器学习中最常见的方法。它通过给算法提供带标签的训练数据，学习输入与输出之间的映射关系。本章重点包括： 线性回归与逻辑回归： 理解最小二乘法以及损失函数的梯度下降算法。 多分类问题： 理解决策树、支持向量机（SVM）以及K近邻（KNN）算法，并了解它们各自的优缺点。 模型评估与泛化能力： 关键在于理解过拟合和欠拟合的概念，以及如何通过交叉验证等方法评估模型的泛化能力。 三、无监督学习 无监督学习主要用于发现数据中的隐藏结构。本章涵盖了： 聚类算法： K-means 算法及其对数据集中度敏感问题。 降维方法： PCA（主成分分析）用于降低数据维度，同时保留信息。 四、关键算法及理解 无论是监督学习还是无监督学习，算法选择和参数调整都是至关重要的。 深入理解算法背后的原理，例如梯度下降法的收敛性，以及各种算法的复杂度，能够帮助我们更好地解决实际问题。 总而言之，《机器学习》这本书提供的不仅是算法，更重要的是一种学习思维方式。持续学习和实践是掌握机器学习的关键。
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机器学习（周志华）
2025-04-15
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