《机器学习（周志华）》复习资料
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周志华《机器学习》重点笔记（一）|期末知识点简要整理
周志华《机器学习》重点笔记（一）|期末知识点简要整理 机器学习作为一门交叉学科，其核心在于让机器从数据中学习并进行预测或决策。周志华的《机器学习》这本书，系统地梳理了机器学习的理论基础和常用算法。期末复习时，以下几个关键点尤其重要。 首先，监督学习是机器学习的基础。书中详细阐述了线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）等算法。线性回归用于建立自变量与因变量之间的线性关系，逻辑回归则用于二分类问题；SVM则通过构建最优超平面进行分类，对于高维数据表现出色。理解这些算法的原理、优缺点以及适用场景至关重要。 其次，模型评估是保证模型性能的关键环节。书中强调了偏差-方差权衡（Bias-Variance Tradeoff）。偏差反映了模型对真实情况的错误估计程度，方差则反映了模型对训练数据的敏感程度。选择合适的模型和调参方法，平衡偏差和方差，能够提高模型的泛化能力。常见的评估指标包括均方误差（MSE）、准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）等等。 此外，正则化技术对于防止过拟合至关重要。L1和L2正则化都能在损失函数中添加惩罚项，限制模型的复杂度，从而提高模型的泛化能力。 最后，朴素贝叶斯算法则基于贝叶斯定理和特征条件独立假设，简单高效，常用于文本分类等问题。理解其原理和应用场景同样不可少。 总而言之，周志华《机器学习》的核心在于理论与实践的结合。通过对这些关键点的理解和掌握，能够为期末考试和后续学习打下坚实的基础。
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机器学习（周志华）
2025-04-15
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