《机器学习（周志华）》复习资料
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纯干货笔记（一）| 周志华《机器学习》考试重点知识点
纯干货笔记（一）| 周志华《机器学习》考试重点知识点 本笔记旨在梳理周志华《机器学习》教材中的核心考试重点，以助复习备考。 一、监督学习基础 理解监督学习是基石。重点包括： 概念理解： 明确“监督学习”的定义，与无监督学习的区别。 常用模型： 线性回归、逻辑回归、感知机、多层感知机（MLP）。深入理解这些模型的基本原理，尤其注意它们的训练目标函数和损失函数。 过拟合与欠拟合： 深入理解过拟合和欠拟合的概念，以及如何通过调整模型复杂度、增加数据量或使用正则化等方法来缓解。 二、决策树与集成学习 决策树： 理解决策树的基本原理，掌握ID3、C4.5等算法的特征选择方法。 随机森林： 掌握随机森林的构建方法，理解其优势在于降低过拟合，提升泛化能力。 梯度提升树（GBT）： 熟悉GBDT的训练过程，理解boosting算法的思想，并掌握其参数调优方法。 三、支持向量机（SVM） 核心概念： 理解支持向量的概念，掌握最大间隔核函数。 核函数： 熟悉线性核、多项式核、RBF核等核函数的应用。 软间隔： 理解软间隔的概念，掌握如何处理非线性数据。 四、评估与选择 模型评估指标： 熟悉准确率、召回率、F1-score、AUC等指标的计算方法和应用场景。 交叉验证： 了解交叉验证的概念，并掌握其在模型评估中的作用。 本笔记仅供参考，务必结合教材原著进行深入学习和理解。祝考试顺利！
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机器学习（周志华）
2025-04-15
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