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周志华-机器学习（周志华） Machine Learning (Chinese) – 习题精解

周志华-机器学习（周志华）Machine Learning (Chinese) – 习题精解 机器学习，简单来说，就是让计算机能够像人一样，通过经验学习，从中提取规律，然后进行预测和决策。 周志华在《机器学习》一书中，对这一概念进行了深入的阐述。 他强调，机器学习的核心在于建立一个模型，这个模型能够从数据中学习到内在的特征，并以此进行预测。 具体来说，周志华将机器学习分为强监督学习、弱监督学习和无监督学习三大类。 强监督学习需要大量带有标签的数据，算法能够学习到输入和输出之间的映射关系。 弱监督学习则利用一些不完全或不准确的标签来训练模型。 而无监督学习则完全依靠未标记的数据，让算法自己去发现数据中的结构和模式。 习题精解，更是对周志华机器学习理论的实践验证。 很多习题都围绕着算法的选择、参数的调整以及模型的评估展开。 比如，在分类问题中，如何选择合适的算法？ 在回归问题中，如何评估模型的精度？ 这些问题都要求我们深入理解周志华书中的理论，并将其运用到实际的练习中。 通过认真攻克这些习题，我们不仅能够巩固对周志华机器学习理论的理解，还能提升自己的编程能力和解决问题的能力。 机器学习的学习，就像攀登一座高峰，需要耐心、毅力和对知识的渴望。 相信只要我们持之以恒，一定能够在这个充满挑战和机遇的领域取得成功！ 展开
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机器学习（周志华）
2025-07-21
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