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机器学习（周志华）读书笔记
机器学习（周志华）读书笔记 自从开始阅读周志华的《机器学习》，我感觉自己就像一个刚踏入知识海洋的航行者，充满了好奇和探索的渴望。这本书的价值，首先就在于它清晰地定义了机器学习，为我们提供了理解这个领域的基础。 按照周志华的描述，机器学习本质上是一种统计学习方法。它并非简单的程序自动学习，而是通过算法对数据进行建模，进而预测未知数据。关键在于“建模”，即找到一个函数，能够最好地解释现有数据中的关系，并利用它来预测新的数据。 这里的“统计学习”强调了机器学习的理论基础，即利用统计模型来解决问题。 书中对“监督学习”、“无监督学习”、“半监督学习”进行了系统性的划分，并详细阐述了它们各自的特点和应用场景。尤其是“监督学习”的“分类”和“回归”概念，就我而言，理解了如何根据已知的输入输出对模型进行训练，从而能够进行准确的预测。 值得一提的是，周志华强调了“偏差-方差权衡”的重要性。 它解释了在模型训练过程中，如何平衡模型的复杂度和拟合能力，避免过拟合或欠拟合，这对于构建泛化能力强的模型至关重要。 读书过程中，我反复思考着，周志华的著作不仅是一个理论指南，更是一门实践的艺术。学习机器学习，不只是掌握算法，更要理解数据背后的故事，以及如何用数学和统计的方法去解决实际问题。 期待未来能将这些知识运用到实际项目中，探索机器学习的无限可能。
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机器学习（周志华）
2025-07-21
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