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纯干货笔记（一）|机器学习（周志华）《机器学习》期末知识点简要总结_机器学习周志华简答题
纯干货笔记（一）|机器学习（周志华）《机器学习》期末知识点简要总结_机器学习周志华简答题 机器学习，简单来说，就是让计算机通过数据学习，而不是直接告诉它怎么做。周志华的《机器学习》这本书，堪称这方面的“圣经”。期末前，快速回顾一下核心概念，绝对能让你少走弯路。 首先，算法的核心在于“学习”。周志华在书中详细阐述了各种算法，比如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等等。这些算法都有各自的优缺点，选择哪一个取决于具体的问题和数据。理解“过拟合”和“欠拟合”的概念至关重要，因为它们直接关系到模型的泛化能力。 其次，模型的评估也至关重要。周志华强调了交叉验证的重要性，这可以更客观地评估模型的性能，避免对特定数据集的过度拟合。常用的评估指标包括准确率、召回率、F1-score等等，选择合适的指标取决于问题的不同。 再者，模型选择离不开“特征工程”的支持。好的特征能极大地提升模型的性能。周志华也十分重视这一环节，建议大家在建模前花时间进行特征选择、特征提取和特征转换。 最后，不要忘记“正则化”的作用。正则化可以有效地避免过拟合，提高模型的泛化能力。周志华在书中详细介绍了L1正则化和L2正则化，以及它们的区别和应用。 记住，机器学习是一个不断尝试和改进的过程，保持学习的热情，才能在复杂的领域中不断进步。
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机器学习（周志华）
2025-07-21
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