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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） 复习机器学习（周志华）的期末考试，需要重点把握核心概念和算法。本笔记将聚焦于考试中可能出现的关键点。 一、基本概念与算法 首先，务必牢固掌握监督学习、无监督学习、半监督学习等基本学习范式。在监督学习中，回归和分类是两大核心任务。对于线性回归、逻辑回归，理解损失函数（如均方误差、交叉熵）及其梯度下降算法至关重要。此外，需要熟悉支持向量机（SVM）的原理，包括核函数的作用、以及如何利用它在高维空间中进行分类。 二、决策树与集成学习 决策树是理解机器学习的入门之作，需要掌握ID3、C4.5、CART等算法的原理，理解信息增益、基尼系数等指标的计算方法。 了解决策树的剪枝方法，防止过拟合。 随后，集成学习是重要的考点， 随机森林和梯度树提升（GBDT）是重点。 理解Boosting过程，以及如何通过迭代更新弱学习器来构建强学习器。 三、模型评估与选择 在模型训练完成后，模型评估是至关重要的一步。需要掌握准确率、召回率、F1值等评估指标的计算和理解。同时，关注过拟合和欠拟合现象，以及如何通过交叉验证、正则化等方法进行模型选择和参数调优。 四、关键概念回顾 除了上述算法，还需要回顾以下关键概念： 偏差-方差权衡、泛化误差、正则化方法（L1、L2）、以及模型复杂度控制等。 预习周志华的教材，重点理解每章节的核心思想和算法细节，多做练习题，才能在期末考试中取得好成绩。
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机器学习（周志华）
2025-04-15
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