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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） 周志华的《机器学习》教材是期末复习的核心，以下笔记旨在总结关键概念和部分章节，帮助大家在期末考中取得好成绩。 监督学习 监督学习是最基础也是最核心的类别。理解偏差-方差权衡（Bias-Variance Tradeoff）至关重要。高偏差意味着模型欠拟合，无法捕捉数据中的复杂关系；高方差则意味着模型过度拟合，对训练数据非常敏感，泛化能力差。 理想的模型应该在低偏差和低方差之间找到平衡。 常见的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）和决策树。 理解损失函数（如均方误差、交叉熵）和优化算法（如梯度下降）对于理解模型的学习过程至关重要。 非监督学习 非监督学习主要用于发现数据中的潜在结构。聚类算法，如K-means和层次聚类，旨在将数据划分成不同的组别。降维技术，如主成分分析（PCA），可以减少数据维度，同时保留重要信息，降低计算复杂度。 模型评估与选择 在模型评估中，我们需要关注训练集、验证集和测试集的划分。 使用交叉验证等方法可以更可靠地评估模型的性能。 模型选择时，需要综合考虑模型的复杂度和泛化能力。 关键章节回顾 需要重点回顾以下章节： 线性回归与Logistic回归 神经网络与深度学习 支持向量机 聚类算法 降维方法 希望这份笔记能帮助大家在期末复习中受益，祝大家取得好成绩！
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机器学习（周志华）
2025-04-15
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