第 1 页 / 共 19 页
第 2 页 / 共 19 页
第 3 页 / 共 19 页
第 4 页 / 共 19 页
第 5 页 / 共 19 页
第 6 页 / 共 19 页
第 7 页 / 共 19 页
第 8 页 / 共 19 页
第 9 页 / 共 19 页
第 10 页 / 共 19 页
第 11 页 / 共 19 页
第 12 页 / 共 19 页
第 13 页 / 共 19 页
第 14 页 / 共 19 页
第 15 页 / 共 19 页
第 16 页 / 共 19 页
第 17 页 / 共 19 页
第 18 页 / 共 19 页
第 19 页 / 共 19 页
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，以周志华的经典教材为基础，期末复习的关键在于掌握核心概念和方法。本书以监督学习、非监督学习、强化学习三大范式为核心，并深入探讨了各种算法的原理和应用。 监督学习是基础，理解线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、AdaBoost等算法的关键在于理解其目标函数、损失函数以及优化算法。特别是，对SVM的核函数以及决策树的剪枝方法有深入理解，对模型的泛化能力至关重要。同时，掌握偏差-方差权衡（Bias-Variance Tradeoff）的概念，并能够根据数据集的特点选择合适的模型是提升学习效果的关键。 非监督学习则侧重于数据本身的特性探索。K-means聚类、层次聚类、DBSCAN等算法在数据降维和特征提取方面具有重要意义。理解自编码器等神经网络在非监督学习中的应用，能够更深入地理解深度学习的原理。 强化学习是机器学习的未来趋势。Q-learning、SARSA等算法的学习过程是基于奖励的迭代优化。理解马尔可夫决策过程（MDP）以及动态规划方法，是掌握强化学习核心思想的基础。 总而言之，期末复习时，要重点回顾上述核心算法及其原理，并结合实例进行练习，确保对整个学习体系有清晰的理解。周志华的《机器学习》这本书本身就是一本非常好的参考资料，务必认真研读。
展开
机器学习（周志华）
2025-04-15
36次阅读
资料获取方式
温馨提示：登录学霸英雄官网后可获取更多大学生必备科目和考证等复习备考资料！