《机器学习（周志华）》复习资料
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最全西瓜书-周志华《机器学习》考试重点笔记
最全西瓜书-周志华《机器学习》考试重点笔记 周志华的《机器学习》（“西瓜书”）是机器学习入门的经典教材，备受学生和从业者推崇。要顺利通过考试，对重点内容有清晰的掌握至关重要。本文将梳理“西瓜书”中核心章节的考试重点，助你高效备考。 第一部分：监督学习 线性回归与逻辑回归: 掌握线性回归的损失函数（均方误差）、正则化方法（岭回归、Lasso回归）以及逻辑回归的损失函数（交叉熵）及其梯度下降求解过程。这是基础，务必熟练掌握。 感知机与支持向量机（SVM）： 理解感知机的原理，掌握其算法流程。SVM 重点在于理解支持向量的概念、间隔最大化以及软间隔法的引入。 决策树与集成学习: 熟悉决策树的构建过程（信息增益、基尼系数）以及如何防止过拟合。 集成学习（如随机森林、梯度提升树）的重点在于理解其基本思想和参数调整。 第二部分：非监督学习 聚类算法: 深入理解K-means算法的原理、初始化方法以及如何评估聚类效果（如轮廓系数）。 了解层次聚类和DBSCAN的特点。 降维技术: 重点掌握主成分分析（PCA）的原理，理解其目标和应用场景。 掌握奇异值分解（SVD）在降维中的应用。 第三部分：评估与模型选择 交叉验证: 深入理解交叉验证的意义和方法，了解如何选择合适的验证集。 模型复杂度控制: 理解过拟合和欠拟合的概念，掌握正则化方法在模型选择中的作用。 总而言之，备考“西瓜书”的机器学习考试，需要扎实掌握监督学习和非监督学习的核心算法，并对评估与模型选择有深刻理解。 认真复习教材中的例题和习题，对核心概念的理解会更加透彻。
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机器学习（周志华）
2025-04-15
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