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机器学习（周志华）学习笔记
机器学习（周志华）学习笔记 机器学习，这个词本身就带着一种魔力——它让我们能够让机器从数据中学习，像人类一样，进行预测、分类、甚至理解。周志华的《机器学习》这本书，就像一位经验丰富的导师，带领我们一步步深入这个充满机遇和挑战的领域。 这本书的精髓在于它对机器学习算法的细致剖析。从经典的监督学习方法，如感知机、线性回归、逻辑回归，到支持向量机、决策树、随机森林，再到更复杂的神经网络，周志华用清晰的语言和深入的理论，帮助我们理解了这些算法的核心思想和运作原理。特别是对于支持向量机 (SVM) 的讲解，深入剖析了核函数的概念，让人豁然开朗。 当然，机器学习不仅仅是算法本身，更重要的是模型评估和选择。周志华强调了偏差和方差的概念，以及正则化技术在控制模型复杂度方面的作用。他深入探讨了过拟合和欠拟合的问题，以及如何通过交叉验证等方法来选择最优的模型参数。 随机森林，作为一种集成学习方法，也值得特别关注。周志华详细介绍了决策树的构建过程，以及如何通过构建多个决策树并进行投票来提高模型的泛化能力。 学习过程中，经常会觉得有些概念需要花时间理解，但正是这些看似复杂的理论，最终构建了我们对机器学习的全局认知。 总而言之，《机器学习》（周志华）这本书，不仅仅是一本教材，更是一座知识宝库。它需要我们付出努力和时间，但当你能够真正理解其中的原理，并将其应用到实际问题中去，你会发现，机器学习的世界，远比我们想象的更加精彩。
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机器学习（周志华）
2025-07-21
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