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机器学习（周志华）学堂在线南京大学机器学习初步(2022秋)考试题答案
机器学习（周志华）学堂在线南京大学机器学习初步(2022秋)考试题答案 这套南京大学2022秋季机器学习初步的考试题，无疑是对周志华《机器学习》教材的深刻理解和运用能力的考查。 考题本身就体现了教材的核心思想：从监督学习、非监督学习、半监督学习等多个维度，系统地剖析了机器学习的理论与实践。 题目考察的内容涵盖了从线性回归、逻辑回归到支持向量机、决策树等经典算法的原理、公式推导以及实际应用。 例如，在线性回归部分，题目要求分析模型的损失函数以及梯度下降法的收敛性，这与周志华先生在书中对“梯度下降法是解决优化问题的常用方法，其收敛速度取决于学习率和梯度估计的精度”的强调高度契合。 同样，对SVM的核函数的理解也是考察重点，因为周志华先生详细阐述了不同核函数的优缺点以及应用场景。 此外，考题也对决策树算法的剪枝策略进行了考察，这是保证模型泛化能力的关键环节。 题目中要求分析剪枝方法对模型复杂度及准确率的影响，也正是周志华先生在书中反复强调的“过拟合”问题的根源所在。 总体而言，这套考题真实反映了《机器学习》的核心内容，并对学习者进行了有针对性的考验，是进一步提升机器学习水平的良好实践。
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机器学习（周志华）
2025-07-21
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