《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）- 机器学习期末重点总结
周志华老师《机器学习》复习要点（持续更新）- 机器学习期末重点总结 为期末复习，现总结周志华老师《机器学习》教材中的重点内容，希望能帮助大家梳理知识体系，提升期末表现。 核心概念回顾 《机器学习》的核心在于理解“学习”的本质。本书主要围绕“监督学习”、“无监督学习”和“部分监督学习”三大类别展开，并深入探讨了各种算法背后的数学原理。 监督学习是本章重点。需要重点掌握以下几个方面： 线性回归与逻辑回归: 理解线性回归模型和逻辑回归模型的基本原理，掌握损失函数（均方误差、交叉熵）及其梯度下降法求解过程。 支持向量机（SVM）: 理解支持向量的概念，掌握 SVM 的核函数及其在不同数据集上的应用。 感知机: 理解感知机的基本原理，以及它在解决线性分类问题中的作用。 无监督学习同样重要。需要重点理解： K-均值聚类: 理解 K-均值算法的原理，掌握聚类效果的评估方法。 层次聚类: 了解层次聚类算法的两种主要方式：凝聚式和自组织映射。 部分监督学习是最近更新内容的核心： Boosting: 理解 Boosting 算法的基本思想，掌握 AdaBoost 和 Gradient Boosting 的实现原理。 随机森林: 了解随机森林算法的基本原理，及其在提高模型泛化能力方面的优势。 持续更新: 本复习要点将持续更新，请大家关注后续内容，配合教材深入学习，祝大家期末取得好成绩！
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机器学习（周志华）
2025-04-15
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