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机器学习（周志华）第一、二章知识汇总
机器学习（周志华）第一、二章知识汇总 机器学习，简单来说，就是让计算机通过学习数据，自动获得知识并从中做出预测或决策。周志华在《机器学习》这本书中，将机器学习定义为“一种利用经验进行学习的方法”，强调了数据在其中扮演的关键角色。这与我们传统的编程方式有着本质的区别：传统的编程是程序员明确地告诉计算机要做什么，而机器学习则是让计算机自己去发现规律。 第一章主要介绍了机器学习的基本概念和常用模型。周志华在书中详细阐述了监督学习、无监督学习和半监督学习这三种主要学习范式。 监督学习的核心在于利用带标签的数据训练模型，比如分类和回归；无监督学习则致力于从无标签数据中发现数据内在的结构，比如聚类；而半监督学习则结合了这两种方法的优势。 第二章则深入探讨了模型的评估与选择。周志华强调了模型的泛化能力，即模型在未见过的数据上表现的良好程度至关重要。书中详细介绍了各种评估指标，如准确率、召回率、F1值等等。 同时，他介绍了模型选择的原则，比如应尽量选择对数据分布具有较好适应性的模型。 理解周志华的《机器学习》的第一、二章，是入门机器学习的关键。它不仅奠定了理论基础，也为后续的学习打下了坚实的基础。 学习过程中，需要不断思考，将书中的理论与实际问题相结合，才能真正掌握机器学习的精髓。
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机器学习（周志华）
2025-07-21
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