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纯干货笔记（二）|机器学习（周志华）《机器学习》期末知识点简要总结_机器学习周志华期末考试
纯干货笔记（二）|机器学习（周志华）《机器学习》期末知识点简要总结_机器学习周志华期末考试 期末考试临近，感觉被周志华老师的《机器学习》狠狠地“打”了一顿，也挺有成就感的。这篇笔记，就是为了帮助大家梳理一下重点，争取在期末考试中有所斩获。毕竟，周志华的这本书，可不是闹着玩的，它对机器学习的理解和体系，简直是深入骨髓的。 首先，咱们必须牢记监督学习、无监督学习、半监督学习这三大核心。监督学习的核心在于建立输入输出映射关系，例如线性回归、逻辑回归，以及各种非线性模型如支持向量机（SVM）、决策树、神经网络。周志华在书中对SVM的原理和应用，以及如何通过核函数的巧妙设计来处理非线性问题，都有着深入的讲解。 无监督学习则关注的是数据的内在结构，例如聚类（K-means、层次聚类）和降维（PCA、t-SNE）。 降维技术更是关键，因为它能有效地降低计算复杂度，提升模型效率。 再来说说模型评估。周志华非常强调，模型评估不能仅仅看准确率，更要关注召回率、精确率和F1-score等指标。选择合适的评估指标，对模型的性能判断至关重要。 此外，理解模型的泛化能力也非常重要。过拟合是机器学习中一个常见的陷阱，周志华在书中也提供了很多避免过拟合的方法，例如正则化、早停等。 最后，一定要熟悉周志华书中对各种模型的数学原理和推导过程。理解这些数学原理，才能真正理解模型的本质，才能灵活运用模型解决实际问题。 记住，机器学习不仅仅是学习算法，更重要的是理解算法背后的思想。祝大家期末考试顺利！
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机器学习（周志华）
2025-07-21
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