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机器学习（周志华）PDF [72MB] 机器学习，这个看似高深莫测的名词，其实在周志华的《机器学习》这本书中，被赋予了清晰而深刻的定义。它不仅仅是“让机器学会”的简单概念，更是一种建立在统计学、优化理论和计算能力基础上的系统性方法。 从书中来看，机器学习的核心在于“让机器从数据中学习规律，并利用这些规律进行预测或决策”。换句话说，我们给机器提供大量的数据，让它自己去发现数据中的模式，然后利用这些模式来解决问题。这与传统编程的不同之处在于，我们事先并不知道问题的答案，而是让机器自己“学习”出答案。 周志华在书中将机器学习划分为多种类别，例如监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。监督学习则是最常见的类型，它需要我们提供带有标签的数据，让机器学习输入和输出之间的映射关系。无监督学习则是在没有标签数据的情况下，让机器自己去发现数据中的隐藏结构。 更重要的是，周志华强调了机器学习中的“模型”的概念。模型是对数据的简化表示，它试图捕捉数据中的关键特征，并用于预测未来的结果。一个好的模型能够准确地反映数据的本质，而一个糟糕的模型则会带来错误的预测。 这本书的价值在于它不仅为我们提供了机器学习的基础理论，也深入探讨了各种算法的优缺点，并结合实际案例进行讲解。72MB的PDF链接，方便读者深入学习，掌握这项充满潜力的技术。
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机器学习（周志华）
2025-07-21
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