专业课《机器学习（周志华版）》各章个人笔记、试题及答案整理

## 专业课《机器学习（周志华版）》各章个人笔记、试题及答案整理 为更好地复习和掌握周志华的经典教材《机器学习》，我整理了各章节的个人笔记、部分试题及答案。这份资料旨在帮助大家系统地理解机器学习的核心概念和算法。 核心内容回顾 这本书的框架非常清晰，从最基本的概念开始，逐步深入到复杂的模型和技术。尤其值得关注的几个方面包括： 监督学习: 线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）等算法的原理、应用和优缺点。笔记中详细记录了每种算法的损失函数、梯度下降算法的实现以及正则化方法。 非监督学习: 聚类算法（K-means、层次聚类等）的应用场景和评估指标。 重点关注了聚类结果的评估，例如利用轮廓系数和Davies-Bouldin指数。 模型评估与选择: 交错验证（CV）、交叉验证，以及模型泛化能力的评估方法，如过拟合和欠拟合，以及各种正则化技术的应用，例如L1和L2正则化。 贝叶斯学习: 贝叶斯定理的应用，以及在机器学习中的应用，例如贝叶斯网络。 试题与答案示例 （以下仅为示例，实际试题可能更复杂） 题目1： 线性回归的损失函数是什么？ 答案： 线性回归的损失函数是均方误差（Mean Squared Error，MSE），公式为： MSE = (1/n) Σ(y_i - ŷ_i)^2，其中y_i是真实值，ŷ_i是预测值，n是样本数量。 题目2： K-means聚类中，如何选择合适的K值？ 答案： 选择合适的K值没有绝对的公式，通常需要尝试不同的K值，并根据评估指标选择。常用的评估指标包括轮廓系数和Davies-Bouldin指数。轮廓系数值越高，聚类效果越好；Davies-Bouldin指数越小，表示簇内相似度越高，簇间差异越大。 总结 这份笔记和试题资源涵盖了《机器学习（周志华版）》的核心内容，并结合实际试题和答案进行总结。希望这份资料能帮助大家在学习过程中更好地理解和掌握机器学习的知识。持续学习和实践是关键。 展开