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机器学习（周志华）期末复习笔记
机器学习（周志华）期末复习笔记 机器学习，顾名思义，就是让机器像人一样“学习”。周志华的《机器学习》这本书，简直是这个领域的圣经，它系统地梳理了从基础概念到高级算法的方方面面。复习起来，感觉就像在整理一个庞大而迷人的宝藏。 核心概念自然是第一步。监督学习、无监督学习、半监督学习，这三种学习方式，每种都有其应用场景和优缺点。周志华对这些概念的区分，以及每种算法的特点，都非常清晰，帮助我们理解不同问题选择何种方法。例如，支持向量机（SVM）的核函数，就如同一个神奇的“翻译器”，将非线性问题映射到线性空间，从而实现分类。 当然，算法的选择也至关重要。周志华深入剖析了线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、K-近邻算法（KNN）等等。尤其是对于决策树和随机森林，他详细介绍了它们的构建过程，以及如何评估模型的性能，这对于实际应用至关重要。 随机森林的“袋外”机制，更是让我想起“众包”的概念，集体智慧的力量。 无监督学习，尤其是聚类算法，更是充满了探索的乐趣。K-Means算法的聚类过程，可以想象成将数据点投向多个“中心”，形成一个个簇。 关键在于如何选择合适的“K”值，以及如何评估聚类结果的质量。 总而言之，周志华的《机器学习》这本书，不仅是一本理论教材，更是一本实践指南。复习过程中，我感悟到，机器学习的魅力，在于它能够帮助我们解决实际问题，并不断提升人类的智能水平。 想要真正掌握机器学习，还需要不断学习，不断实践，在实践中积累经验，才能真正体会到“学而不厌，诲人不倦”的真谛。
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机器学习（周志华）
2025-07-21
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