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）期末复习总结（西瓜书）
机器学习（周志华）期末复习总结（西瓜书） 期末的压力，仿佛西瓜书里那份厚重的理论，让人喘不过气。但别慌，总结归纳，从“西瓜书”出发，我们就能更好地掌握机器学习的核心要义，甚至“不挂科”！周志华的《机器学习》这本书，以其严谨的理论框架和丰富的实例，已经成为这个领域的经典之作。 首先，我们必须明确“机器学习”的核心概念：它不是简单地让计算机“学会”，而是通过数据，让计算机自己“学习”规律，并用这些规律进行预测或决策。周志华在书中详细阐述了监督学习、非监督学习、半监督学习这三种学习范式，以及这些范式所采用的常见模型，比如线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树等。 接下来，要重点理解“西瓜书”中对模型评估的讨论。周志华强调了过拟合和欠拟合的问题，以及如何通过交叉验证、网格搜索等方法来找到最佳的模型参数。 理解偏差-方差权衡定理，是解决机器学习问题的关键。 找到一个平衡点，既要保证模型对训练数据的拟合效果好，又要避免模型对新数据泛化能力弱。 此外，"西瓜书"还深入探讨了各种算法的原理和应用。比如，理解决策树算法的构建过程，理解神经网络的基本结构和训练方法，都是非常重要的。 很多同学可能觉得这些概念很抽象，但只要多做练习，结合实例，就能逐渐理解并掌握。 最后，别忘了回顾“西瓜书”中提到的各种工具和技术，比如梯度下降、正则化等。 这些工具和技术，是机器学习模型训练和优化不可或缺的一部分。 记住，机器学习是一个不断探索和实践的过程，相信只要努力，就能在期末考试中取得好成绩，并且真正理解机器学习的精髓！
展开
机器学习（周志华）
2025-07-21
16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！