《机器学习（周志华）》复习资料
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周志华老师《机器学习》期末重点复习要点（持续更新）
周志华老师《机器学习》期末重点复习要点（持续更新） 备战期末考试，周志华老师的《机器学习》这本书是核心教材。理解其核心概念和算法是成功的关键。以下是一些需要重点复习的要点，并将在后续版本中持续更新。 一、核心概念回顾 这本书的核心在于理解机器学习的本质——利用数据学习预测模型。理解偏差（Bias）和方差（Variance）是至关重要的。高偏差意味着模型欠拟合，无法捕捉数据中的复杂关系；高方差则意味着模型过于敏感，对训练数据中的噪声非常敏感，泛化能力差。记住，在很多情况下，我们需要在偏差和方差之间找到一个平衡点。 二、算法核心知识点 线性回归和逻辑回归： 掌握线性回归的最小二乘法求解方法，理解逻辑回归的Sigmoid函数及其在概率预测中的作用。 支持向量机（SVM）： 理解最大间隔原则、软间隔和核函数的概念，理解SVM在不同领域的应用。 决策树和随机森林： 掌握决策树的构建过程，理解随机森林的集成学习方法，并注意过拟合的风险。 K-近邻算法（KNN）： 理解K值选择的影响，以及KNN算法的优缺点。 朴素贝叶斯分类器： 掌握朴素假设的含义，并理解其在文本分类等领域的应用。 三、评估与优化 交叉验证： 掌握K折交叉验证的概念，以及其在模型评估和调参中的重要性。 过拟合与欠拟合： 能够准确识别并解决模型过拟合和欠拟合的问题。 正则化： 理解L1和L2正则化的作用，以及它们对模型参数的影响。 四、持续更新 本“期末重点复习要点”将根据考试内容和同学们的反馈持续更新。请大家及时关注后续版本，共同提升学习效果。 祝大家期末考试顺利！
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机器学习（周志华）
2025-04-15
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