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【机器学习（周志华）】专业课考试重点笔记
【机器学习（周志华）】专业课考试重点笔记 对于周志华的《机器学习》这本书，理解其核心概念和算法是专业课考试的关键。这本书不仅仅是一本教材，更是一部关于机器学习思想的经典之作。考试中，务必牢固掌握监督学习、无监督学习以及部分核心算法的原理。 监督学习是基础。记住“偏差-方差权衡定理”（Bias-Variance Tradeoff）至关重要。高偏差意味着模型欠拟合，高方差则意味着过拟合。理解过拟合如何通过正则化（L1, L2）进行缓解，是考试中常见的考点。常见的监督学习算法如线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）都需要熟悉其数学原理和应用场景。 无监督学习同样重要。聚类算法，例如K-means，需要理解其迭代过程和评估指标（例如轮廓系数）。此外，降维技术，如主成分分析（PCA），理解其目标和潜在的局限性也至关重要。 当然，算法的理解不能仅仅停留在公式层面。更重要的是要理解算法背后的思想，例如决策树的贪心策略，以及boosting算法（如AdaBoost和Gradient Boosting）如何通过迭代优化模型。 尤其要关注如何评估模型的性能，比如利用准确率、召回率、F1-score等指标，并理解它们之间的关系。 周志华的《机器学习》这本书的精髓在于其理论与实践的结合。在备考过程中，建议结合实例进行思考，多做习题，才能真正掌握机器学习的精髓。 祝你考试顺利！
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机器学习（周志华）
2025-07-21
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