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机器学习（周志华）学习笔记（持续更新）_机器学习（周志华）笔记
机器学习（周志华）学习笔记（持续更新）_机器学习（周志华）笔记 这本《机器学习》的笔记，我把它当成一个持续探索的地图。周志华老师的这本书，简直是机器学习领域的圣经，它不仅详尽地讲解了算法的原理，更重要的是，它以一种通俗易懂的方式，将复杂的概念和理论联系到实际问题中去。 首先，我们必须理解什么是监督学习、无监督学习和强化学习。周志华老师在“监督学习”部分，详细阐述了线性回归、逻辑回归等算法，并深入探讨了模型评估、过拟合和欠拟合的问题。 核心在于，我们要构建一个能够准确地预测未知数据的模型，而并非仅仅是记住训练集上的数据。 随后，对于无监督学习，他用聚类算法（如K-Means）来展现了数据内在结构的发现能力。 突然发现，数据本身就蕴含着丰富的规律，我们可以通过算法来挖掘这些规律，这简直太酷了！ 强化学习则是一个全新的领域，它模拟了人类的学习方式：通过试错来学习。 结合马尔科夫决策过程，我们能够训练出智能体，使其能够在复杂的环境中做出最优决策。 这是一个充满挑战，同时也充满希望的方向。 值得一提的是，周志华老师在“模型选择与泛化”部分，提出了“泛化误差”的概念，强调了模型在实际应用中的重要性。我们不能只关注模型的训练效果，更要关注它在未知数据上的表现。 这确实是很多初学者忽略的一个关键点。 总而言之，这本书的笔记将持续更新，我希望能够记录下我对机器学习的理解和探索过程。 让我们一起，在这个充满机遇和挑战的领域里，不断学习，不断进步！
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机器学习（周志华）
2025-07-21
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