《机器学习（周志华）》复习资料
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周志华老师《机器学习》复习要点（持续更新）
周志华老师的《机器学习》这本书是期末备考的重中之重，这本书的精髓在于对核心概念的深刻理解和实践应用。为了帮助大家高效复习，我将持续更新以下关键复习要点： 一、基础概念与算法理解 首先，务必牢固掌握《机器学习》中的核心概念，例如监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等。重点理解不同学习范式下的算法，包括： 线性回归与逻辑回归： 熟悉最小二乘法、梯度下降法，理解正则化方法（L1/L2）在模型泛化中的作用。 支持向量机（SVM）： 理解核函数的含义和应用，掌握软间隔SVM的求解。 决策树与随机森林： 掌握信息增益、基尼系数等指标，理解集成学习的优势。 K近邻算法（KNN）： 掌握距离度量方法的选择，以及对数据进行划分的策略。 二、关键模型与方法 深入理解以下模型和方法，并注意它们之间的联系： 神经网络： 掌握前向传播、反向传播算法，理解激活函数的作用以及梯度消失问题。 朴素贝叶斯： 熟悉贝叶斯定理的应用，理解特征条件概率的计算方法。 隐马尔可夫模型（HMM）： 理解状态转移概率、观测概率的含义，掌握Viterbi算法的应用。 动态规划： 了解动态规划的原理，能够解决一些典型的机器学习问题。 三、持续更新与实践 “机器学习”这本书的精髓在于实践。通过完成课后习题、尝试不同的数据集、以及搭建简单的机器学习模型，可以更深入地理解和掌握这些知识。同时，我会持续更新内容，涵盖最新的研究进展和技巧。关注后续更新，共同迎接期末考试！
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机器学习（周志华）
2025-04-15
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