《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） - 考前必备知识点
周志华老师《机器学习》复习要点（持续更新） - 考前必备知识点 准备周志华老师的《机器学习》考试，掌握核心知识点至关重要。本文将为您梳理考点，帮助您高效复习。 一、基础概念与算法 考试中，对“监督学习”、“无监督学习”、“半监督学习”等基本学习范式理解是基础。同时，对线性回归、逻辑回归、K近邻算法 (KNN)、K-均值算法 (K-means)以及决策树等经典算法的原理、流程、优缺点以及适用场景必须熟透。理解偏差控制、过拟合、欠拟合等概念同样重要。 二、核心算法深化理解 除了上述基本算法，需要深入理解支持向量机 (SVM)，包括核函数的意义以及线性可分和非线性可分问题。此外，对梯度下降法及其变种（如随机梯度下降 SGD）的原理进行理解，以及在算法训练中的应用，也是必考点。 三、关键评估指标与优化方法 熟悉常用的评估指标，如均方误差 (MSE)、准确率 (Accuracy)、F1-score 等，并理解它们在不同场景下的含义。对正则化方法，如L1正则化（Lasso）和L2正则化（Ridge）的理解，以及对模型参数进行调优的必要性，也需要重点关注。 四、持续更新 本复习要点将持续更新，以涵盖更广泛的考点和最新进展。请关注后续更新，确保您的复习内容始终与考试大纲保持一致。 预祝您考试顺利！
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机器学习（周志华）
2025-04-15
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