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周志华《机器学习》西瓜书重点笔记
周志华《机器学习》西瓜书重点笔记 《机器学习》这本书，又称“西瓜书”，是国内机器学习入门的经典教材。理解其核心概念对于快速掌握机器学习至关重要。本文将梳理“周志华《机器学习》西瓜书”中的关键内容，帮助读者构建机器学习的基础。 模型与学习 本书的核心在于将机器学习问题理解为“学习”。学习分为监督学习、无监督学习和强化学习三大类。监督学习则进一步细分为线性回归、逻辑回归、神经网络等。其中，线性回归是建立模型预测连续值的简单方法，其核心在于最小化损失函数，例如均方误差。逻辑回归用于解决二分类问题，其模型输出的是样本属于某个类别的概率。 模型评估与泛化 模型的训练完成后，需要评估其性能。常用的评估指标包括均方误差(MSE)、交叉熵损失等。更重要的是，需要关注模型在未见过数据上的泛化能力。过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在新数据上表现很差；欠拟合则是模型无法很好地捕捉数据中的模式。 关键概念 除了模型与学习、模型评估外，本书还深入讲解了特征工程、正则化、偏差-方差分解等重要概念。例如，正则化通过增加损失函数中包含惩罚项，可以防止模型过拟合。偏差-方差分解则帮助我们理解模型性能受哪些因素的影响。 总结 “西瓜书”的重点在于建立对机器学习的直观理解，以及掌握常用的模型和评估方法。理解上述关键概念是学习机器学习的第一步，也是构建更深入知识体系的基础。
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机器学习（周志华）
2025-04-15
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