《机器学习（周志华）》复习资料
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【机器学习周志华】专业课考试重点笔记-含试题及答案
【机器学习周志华】专业课考试重点笔记-含试题及答案 周志华的《机器学习》是机器学习领域经典教材，其专业课考试往往侧重于核心概念和算法理解。本次总结重点如下，并附带部分试题及答案供备考参考。 核心概念回顾 本课程考试中，以下概念是必须掌握的： 监督学习与无监督学习: 区分两者，理解各自适用场景。 线性回归、逻辑回归: 理解模型原理、损失函数、以及优化算法（梯度下降）的学习过程。 支持向量机（SVM）: 掌握核函数的概念，理解最大间隔和软间隔的意义。 决策树与随机森林: 了解构建过程、剪枝方法、以及过拟合和欠拟合的判别。 朴素贝叶斯: 理解其基于特征条件独立性的假设，以及在文本分类中的应用。 K-近邻算法（KNN）: 掌握距离度量方法和分类决策过程。 部分试题及答案 试题一： (1) 线性回归模型的目标函数是什么？ (2) 梯度下降法的基本思想是什么？ 答案： (1) 线性回归模型的目标函数通常是最小二乘法，即最小化均方误差 (MSE)。 (2) 梯度下降法是一种迭代优化算法，通过沿着损失函数梯度方向不断调整参数，从而找到使损失函数最小化的参数值。 试题二： 简述支持向量机(SVM)的基本原理。 答案： SVM 旨在找到一个最优超平面，将不同类别的数据分开，同时最大化类别之间的间隔。该算法通过寻找最大间隔超平面来实现这一点。 总结 考试准备应侧重于理解算法背后的数学原理，掌握常用公式，并能够运用算法解决实际问题。多做习题，理解不同算法的优缺点，并能根据具体问题选择合适的算法至关重要。
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机器学习（周志华）
2025-04-15
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