《机器学习（周志华）》复习资料
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Machine-learning-learning-notes: 【西瓜书学习笔记】周志华机器学习重点笔记
Machine-learning-learning-notes: 【西瓜书学习笔记】周志华机器学习重点笔记 《机器学习》 (周志华) 被誉为“西瓜书”，是机器学习领域经典的入门教材。以下是围绕该书核心内容的重点学习笔记，旨在帮助读者快速掌握关键概念和方法。 1. 监督学习与模型评估 监督学习的核心目标是建立一个模型，能够从已标记的数据中学习，并对新数据进行预测。常见的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）以及决策树等。模型评估至关重要，常用的指标包括均方误差（MSE）、交叉熵损失等，以及准确率、召回率、F1-score等。 2. 泛化能力与过拟合 理解泛化能力是机器学习的关键。过拟合指的是模型在训练数据上表现良好，但在未见过的新数据上表现不佳。 解决过拟合的方法包括：增加训练数据、选择更简单的模型、正则化（L1, L2 正则化）、dropout等。 3. 决策树与集成学习 决策树是一种基于树结构的分类和回归算法，其核心在于构建最优的决策边界。集成学习，如随机森林和梯度提升树，通过组合多个决策树，提升整体模型的性能。 4. 算法复杂度与优化 学习过程中需要关注算法的计算复杂度，以及如何进行优化，以提高模型的训练速度和效率。理解时间复杂度、空间复杂度，以及常见的优化技巧（如梯度下降法、动量优化等）具有重要意义。 5. 朴素贝叶斯与感知机 朴素贝叶斯假设特征之间相互独立，是一种简单但有效的概率分类模型。感知机是线性可分模型，是理解线性分类算法的基础。 通过学习这些核心内容，读者可以对周志华的《机器学习》进行有条不紊的学习，为后续深入研究奠定坚实的基础。
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机器学习（周志华）
2025-04-15
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