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一天复习完机器学习（周志华）（一）
一天复习完机器学习（周志华）（一） 好吧，承认吧，周志华的《机器学习》这本书，简直是让人头皮发麻的经典。期末前，如果还没完全掌握，真的可能面临“不挂科”的危机。我承认，前几天还在痛苦地翻看课本，感觉概念像一个个跳动的音符，毫无逻辑可言。 直到昨天晚上，我决定用一种“打内驱式”的方式来复习。抛开教材的细节，回到《机器学习》的核心思想上。周志华在书中对“泛化能力”的强调，简直是灵魂！他用大量实例，比如“垃圾邮件分类”或者“手写数字识别”，都指向一个问题：模型不是为了记住训练数据，而是为了让模型在未见数据上也能做出准确的预测。 这本书的核心，其实是关于“算法”和“模型”的构建，以及如何在各种数据分布下找到一个合适的“模型”，让它能最大程度地预测结果。周志华的“感知机”和“神经网络”的讲解，让我对“线性模型”和“非线性模型”有了更深刻的理解。 关键在于理解损失函数和优化算法，找到一个能够最小化损失函数的方法。 最后，我意识到“一天复习完”这种说法，其实也预示着一种转变：不再盲目地背诵公式，而是要理解背后的逻辑，掌握“机器学习”的核心思想。 “不挂科”的压力，也算缓解了。 接下来，继续深入学习，争取把这本书真正掌握！
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机器学习（周志华）
2025-07-21
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