《机器学习（周志华）》复习资料
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【西瓜书】机器学习-期末复习资料（不挂科）
【西瓜书】机器学习-期末复习资料（不挂科） 备考机器学习，周志华的《机器学习》是核心！这篇复习资料旨在帮助你抓住重点，在期末考试中游刃有余，绝不挂科。 一、 基础概念回顾 首先，明确“机器学习”的定义：通过数据学习，让计算机具备预测和决策能力的过程。理解监督学习、无监督学习、半监督学习这三种学习方式的区别至关重要。监督学习需要标注好的数据，用于训练模型进行回归或分类；无监督学习则需自己进行标记，例如聚类。 二、 核心算法回顾 感知机: 线性分类器，理解其基本原理和损失函数。 K近邻算法 (KNN): 基于距离的分类算法，需要理解K值的选择以及如何评估模型的性能。 朴素贝叶斯: 基于贝叶斯定理的分类算法，理解其“特征条件独立”的假设。 决策树: 通过构建树形结构进行分类或回归，理解信息增益和基准误差的概念。 支持向量机 (SVM): 利用超平面进行分类，理解核函数的作用。 梯度下降: 优化算法，理解其在机器学习中的应用，特别是线性模型参数的求解。 三、 关键知识点梳理 损失函数: 衡量模型预测结果与真实值之间的差距，例如均方误差、交叉熵等。 过拟合与欠拟合: 了解模型在训练集和测试集上的表现差异，以及如何避免过拟合（例如正则化、dropout）。 模型评估: 使用准确率、召回率、F1值等指标评估模型的性能。 四、 快速记忆技巧 将算法流程转化为图表，便于理解和记忆。 多做练习题，巩固所学知识。 查阅《西瓜书》中的关键公式和定理。 最后，祝你期末考试顺利！
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机器学习（周志华）
2025-04-15
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