《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） 在期末复习机器学习（周志华）时，构建一个系统性的复习框架至关重要。首先，要牢固掌握核心概念：监督学习、无监督学习、强化学习。对于监督学习，理解线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、神经网络等算法的原理、优缺点以及适用场景至关重要。特别是SVM的核函数的理解和应用，以及神经网络的梯度下降算法，是需要重点复习的内容。 其次，无监督学习方面，聚类算法（K-means、层次聚类）的原理和应用要熟练掌握。理解其评估指标（如轮廓系数）的意义，以及在实际问题中的应用场景，能有效提升解题能力。 对于强化学习，理解马尔可夫决策过程（MDP）、价值迭代、策略迭代等核心概念，并能够运用动态规划解决简单的MDP问题。理解Q-learning和SARSA算法的差异，以及它们在实际应用中的选择标准，也是需要重点关注的。 此外，对周志华的《机器学习》这本书中的关键章节进行梳理，包括： 监督学习： 线性回归、逻辑回归、SVM、决策树、神经网络 无监督学习： K-means、层次聚类 模型评估与选择： 交叉验证、偏差-方差权衡 系列决策过程： 马尔可夫决策过程、动态规划 在备考过程中，要多做练习题，尤其是对概念的理解和应用题，能够帮助更好地掌握知识点，并提升解题能力。同时，关注周志华这本书中的一些关键点，例如：正则化、过拟合、欠拟合等，这些都是机器学习中重要的概念，需要深入理解。最后，要预留充足的时间进行总结和回顾，确保对整个课程体系有全面的掌握。
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机器学习（周志华）
2025-04-15
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