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机器学习（周志华）思维导图笔记 — 巩恩伯
机器学习（周志华）思维导图笔记 — 巩恩伯 机器学习，顾名思义，就是让计算机从数据中学习，而不是像传统编程那样，程序员明确地告诉计算机每一步该做什么。周志华的《机器学习》这本书，就像一本超级详细的指南，它系统地介绍了各种算法和模型，构建了一个庞大而复杂的知识体系。 巩恩伯的笔记，聚焦于理解机器学习的核心概念。他将机器学习拆解成几个关键部分：监督学习、无监督学习、半监督学习以及强化学习。在监督学习中，我们利用已标记的数据进行训练，比如用带标签的图片来训练识别图像的算法。无监督学习则让我们自己去探索数据中的模式，比如聚类分析。 周志华在书中反复强调，好的机器学习模型需要具备一定的泛化能力，也就是说，它不仅要能在训练数据上表现出色，更要能在新的、未见过的数据上表现良好。这需要我们仔细选择合适的模型，并进行充分的训练和调参。 巩恩伯的笔记也特别关注了模型的评估指标。比如准确率、召回率、F1值等等。这些指标能够帮助我们客观地评价模型的性能，并指导我们改进模型。他还强调了过拟合和欠拟合的概念，以及如何避免这些问题。 总而言之，机器学习的核心是利用数据驱动的算法，并通过不断优化模型参数，最终实现对数据的理解和预测。周志华的《机器学习》提供了坚实的理论基础，而巩恩伯的笔记则帮助我们更直观地理解和掌握这些关键概念。
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机器学习（周志华）
2025-07-21
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