《机器学习（周志华）》复习资料
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机器学习期末复习 - 收藏夹
机器学习期末复习 - 收藏夹 期末复习机器学习（周志华）的关键在于系统性地梳理核心概念和算法。与其漫无目的地翻阅笔记，不如建立一个清晰的“收藏夹”结构，方便高效地查阅和理解。 第一类：基础理论 这个“收藏夹”的首要部分应该围绕周志华的《机器学习》这本书展开。重点收藏以下内容： 监督学习： 详细理解线性回归、逻辑回归、支持向量机 (SVM)、决策树、随机森林等算法的原理、优缺点和适用场景。特别是要掌握模型的损失函数、梯度下降算法以及过拟合和欠拟合的解决方法。 无监督学习： 聚类算法（K-means, DBSCAN）和降维技术（PCA, t-SNE）的学习也是至关重要。理解它们在数据分析和预处理中的作用。 模型评估与选择： 关注交叉验证、ROC曲线、AUC等指标的理解和应用，明确如何选择合适的模型并进行优化。 第二类：核心算法 将核心算法进行分类收藏，例如： 线性模型： 线性回归，逻辑回归 树模型： 决策树，随机森林，梯度树提升 (GBDT) 神经网络： 基本结构、前向传播、反向传播、优化算法。 第三类：高阶概念 贝叶斯学习： 理解贝叶斯定理及其在机器学习中的应用。 序列模型： 隐藏马尔可夫模型 (HMM) 的基本概念和应用。 强化学习： 基本概念及 Q-learning 的原理。 复习建议： 在复习过程中，建议结合实际案例进行思考，并尝试解决一些经典的机器学习问题。多做练习题，巩固所学知识。 充分利用“收藏夹”结构，针对性地查阅相关内容，提高复习效率。
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机器学习（周志华）
2025-04-15
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