第 1 页 / 共 19 页
第 2 页 / 共 19 页
第 3 页 / 共 19 页
第 4 页 / 共 19 页
第 5 页 / 共 19 页
第 6 页 / 共 19 页
第 7 页 / 共 19 页
第 8 页 / 共 19 页
第 9 页 / 共 19 页
第 10 页 / 共 19 页
第 11 页 / 共 19 页
第 12 页 / 共 19 页
第 13 页 / 共 19 页
第 14 页 / 共 19 页
第 15 页 / 共 19 页
第 16 页 / 共 19 页
第 17 页 / 共 19 页
第 18 页 / 共 19 页
第 19 页 / 共 19 页
机器学习（周志华）.pdf · master · OrangeX4 / NJUAI-Notes · JiHu GitLab
机器学习（周志华）.pdf · master · OrangeX4 / NJUAI-Notes · JiHu GitLab “机器学习（周志华）” 这份笔记，就像一本沉甸甸的宝藏，浓缩了周志华的经典教材精华，对于想要入门或深入理解机器学习的人来说，绝对是不可多得的资源。它并非仅仅是复制粘贴，而是对核心概念的深刻解读与梳理，构建了一个坚实的理论基础。 这份笔记着重介绍了监督学习，尤其是线性回归、逻辑回归等经典算法。周志华强调了模型评估的必要性，他用多种指标（如均方误差、交叉熵）深入剖析了不同算法的优劣，并提出了实践中常用的方法，例如交叉验证，帮助我们更客观地评估模型的泛化能力。 线性回归和逻辑回归是监督学习中基础且重要的部分。周志华详细讲解了损失函数、梯度下降法以及正则化方法（L1、L2），这些都是理解算法运作原理和解决过拟合问题的关键。他还会用简洁明了的语言解释模型参数的含义和影响。 算法的评价是一个非常重要的环节。周志华在笔记中系统地介绍了各种评估指标，并详细讲解了它们的计算方法和应用场景。他强调了在实际应用中，要根据具体问题选择合适的评估指标，才能更准确地评估模型的性能。 此外，笔记还涵盖了朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）等算法的介绍，虽然篇幅有限，但足以让初学者对这些算法有一个初步的了解。周志华的写作风格深入浅出，他善于用例子和类比来解释复杂的概念，使得学习过程更加容易。 总而言之，这份“机器学习（周志华）” 笔记，以其精炼的总结、清晰的逻辑和周志华先生的独特见解，为机器学习的学习者提供了一个高效的学习路径。
展开
机器学习（周志华）
2025-07-21
8次阅读
资料获取方式
温馨提示：登录学霸英雄官网后可获取更多大学生必备科目和考证等复习备考资料！