《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） 对于周志华的《机器学习》这本书，期末复习重点主要集中在以下几个核心领域。理解这些概念是区分优秀与及格的关键。 首先，监督学习是基石。需要熟练掌握朴素贝叶斯、KNN、决策树和支持向量机（SVM）的原理、适用场景以及优缺点。特别是对于决策树，要理解CART算法的特性，并掌握剪枝方法防止过拟合。SVM的核函数选择至关重要，需要理解线性核、多项式核和径向基函数（RBF）核的区别和应用。 其次，模型评估与选择是不可忽视的部分。准确度、精确率、召回率、F1值等指标的理解和计算，以及交叉验证方法的应用，对于评估模型性能至关重要。 避免仅仅关注准确度，更要关注模型的泛化能力。 接下来，无监督学习需要重点关注聚类算法，例如K-Means和层次聚类。理解不同聚类算法的优缺点，并掌握评估聚类效果的方法，如轮廓系数等。 此外，模型选择与优化也至关重要。理解正则化方法（L1, L2）的作用机制，以及在模型选择中的应用。 梯度下降算法是模型训练的核心，需要理解其原理和在机器学习中的应用。 最后，书中提到的偏差-方差权衡是一个重要的理论基础，需要深入理解。 掌握如何通过调整模型复杂度、特征选择和正则化等方法来平衡偏差和方差，从而提高模型的泛化能力。记住，机器学习的最终目标是在数据分布中取得最佳的泛化性能。
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机器学习（周志华）
2025-04-15
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