《机器学习（周志华）》复习资料
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机器学习期末复习笔记（周志华）
机器学习期末复习笔记（周志华） 机器学习的复习核心在于理解算法背后的原理和应用。周志华的《机器学习》这本书提供了坚实的理论基础，而本文旨在梳理关键概念，助力期末复习。 监督学习是机器学习的基础，主要包括线性回归、逻辑回归、SVM、决策树等。线性回归通过最小化误差来拟合数据，逻辑回归用于二分类问题，SVM则通过找到最优超平面进行分类。决策树通过递归地分割数据，构建树状结构进行预测。理解这些算法的损失函数、优化算法（如梯度下降）以及正则化方法（如L1、L2正则化）至关重要。 无监督学习则侧重于从未标记数据中发现模式。聚类算法，如K-means，旨在将数据划分到不同的簇中。降维技术，如PCA（主成分分析），则旨在降低数据的维度，同时保留尽可能多的信息。 模型评估与选择是机器学习的关键环节。需要掌握各种评估指标，如准确率、召回率、F1-score、AUC等，并能够根据实际情况选择合适的模型。过拟合和欠拟合是常见的现象，需要通过交叉验证、网格搜索等方法进行调优。 序列模型在时间序列预测中扮演重要角色，如ARIMA模型、隐马尔科夫模型等。需要理解时间序列数据的特点，如自相关性、趋势性等，并选择合适的模型进行建模。 最后，理解偏差-方差权衡是一个核心概念。降低偏差会增加方差，反之亦然。目标是找到一个在偏差和方差之间取得平衡的模型。 充分理解周志华的《机器学习》中的关键内容，并结合实际应用进行思考，才能在期末复习中取得好成绩。
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机器学习（周志华）
2025-04-15
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