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机器学习（周志华）课程考试内容概览
机器学习（周志华）课程考试内容概览 周志华的《机器学习》教材，堪称机器学习领域的经典之作。想要在考试中取得好成绩，充分理解教材的核心内容至关重要。考试通常会围绕这门课的各个章节展开，涉及理论知识的掌握和实际应用能力的考察。 核心理论部分，尤其是监督学习、无监督学习、强化学习这三个大方向，是重点。周志华教授对这些算法的原理、优缺点、适用场景进行了深入的剖析。例如，在监督学习中，需要熟练掌握线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）等算法，并能理解其背后的数学原理，包括梯度下降、正规化等。 无监督学习方面，聚类算法（K-means、层次聚类）和降维技术（PCA、t-SNE）同样是重要的考点。理解样本表示方法，如高斯混合模型（GMM）的重要性，能帮助你更好地理解无监督学习的精髓。 强化学习更是近年来备受关注的领域。考试中可能会考察马尔科夫决策过程、Q-learning、SARSA等基本概念。 掌握这些概念并能运用到实际问题中，将是对你理解强化学习的检验。 此外，周志华的《机器学习》还强调了模型评估和选择的重要性。考试中可能会涉及过拟合、欠拟合、交叉验证等概念，帮助你更好地理解模型训练的本质。理解偏差与方差的权衡，以及正则化技术的应用，也是非常重要的。总而言之，备考的重点在于理解算法背后的原理，并能灵活运用到实际问题中。
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机器学习（周志华）
2025-07-21
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