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机器学习（周志华）知识点整理（《机器学习》——周志华）_周志华 机器学习 总结

机器学习（周志华）知识点整理（《机器学习》——周志华）_周志华 机器学习 总结 机器学习，顾名思义，就是让计算机从数据中学习，而不是像传统编程那样需要人工精确地编写算法。周志华的《机器学习》这本书，堪称该领域的圣经，它以严谨的理论和丰富的案例，系统地阐述了机器学习的各个方面。 书中，监督学习是基础。它涉及目标函数，目标函数衡量模型预测与真实值之间的差异。损失函数 (Loss Function) 就是这个衡量标准，常用的有均方误差 (Mean Squared Error)。通过梯度下降 (Gradient Descent) 算法，我们就能逐步优化模型参数，使其损失值最小化，从而提高预测精度。 无监督学习则更具探索性。聚类 (Clustering) 算法，如 k-means，尝试将数据点划分到不同的簇中，目标是使同一簇内的数据点尽可能相似。降维 (Dimensionality Reduction) 技术，例如主成分分析 (PCA)，则旨在降低数据的维度，保留关键信息，同时减少计算复杂度。 当然，评估模型是至关重要的。周志华强调了模型的泛化能力，即模型在未见过的数据上的表现。过拟合 (Overfitting) 指模型在训练数据上表现很好，但在新数据上表现很差。正则化 (Regularization) 技术，如 L1 和 L2 正则化，可以有效地防止过拟合。 此外，周志华还深入探讨了模型的评估方法，例如交叉验证 (Cross-Validation) 和 ROC 曲线分析。他还提出了贝叶斯方法，它结合了先验知识和数据信息，可以更准确地进行预测。总而言之，《机器学习》不仅仅是一本书，它更是一场关于学习的探索之旅。 展开
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机器学习（周志华）
2025-07-21
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