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纯干货笔记（五）|机器学习（周志华）《机器学习》期末知识点简要总结_机器学习周志和期末

纯干货笔记（五）|机器学习（周志华）《机器学习》期末知识点简要总结_机器学习周志和期末 这期笔记，直接奉上《机器学习》（周志华）这本书里，我个人觉得最核心、也最容易忘记的期末知识点。想想看，周志华老师的这本书，已经涵盖了机器学习的方方面面，想要精通，确实需要好好复习！ 首先，不得不提到监督学习。周志华老师强调，监督学习的核心在于模型与训练数据的映射关系，即找到一个函数f(x)能够准确预测输出y。模型选择、损失函数、优化算法，这些都是监督学习的基石。比如，线性回归、逻辑回归，这些都是直接对应周志华书中经典章节的例子。 接着，回归和分类问题，周志华对它们进行了详细的剖析。线性模型简单有效，但泛化能力有限；多项式模型可以捕捉非线性关系，但容易过拟合。理解过拟合和欠拟合的概念，掌握正则化技术（L1, L2），这些都是避免模型失效的关键。 不容忽视的是，周志华在无监督学习部分，提倡“算法的理解比模型本身更重要”。聚类算法（K-Means、层次聚类），降维技术（PCA、SVD），这些方法不仅能解决实际问题，更能帮助我们理解数据的内在结构。 最后，周志华特别强调了模型的评估。准确率、召回率、F1-score等指标，这些都是评估模型性能的重要工具。更重要的是，我们要认识到这些指标的局限性，并结合实际场景进行分析。 总之，《机器学习》这本书就像一个百科全书，周志华老师的视角独到而深刻。希望这篇笔记能帮助大家在期末考试中取得好成绩！ 记住，理解概念，多做练习，才是最重要的！ 展开
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机器学习（周志华）
2025-07-21
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