机器学习周志华pdf,深入浅出周志华机器学习理论

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5. ZLibrary：

6. 吴川斌的博客：

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深入浅出周志华机器学习理论

一、机器学习概述

机器学习是一门研究如何让计算机从数据中学习，并利用学习到的知识进行预测或决策的学科。周志华教授在书中指出，机器学习主要分为监督学习、无监督学习和半监督学习三种类型。

监督学习：通过已知的输入和输出数据，训练模型，使其能够对未知数据进行预测。

无监督学习：通过分析未标记的数据，寻找数据中的规律和模式。

半监督学习：结合监督学习和无监督学习，利用少量标记数据和大量未标记数据来训练模型。

二、特征选择与稀疏学习

特征选择是机器学习中的一个重要步骤，旨在从原始特征中挑选出对模型性能有显著影响的特征子集。周志华教授在书中介绍了多种特征选择方法，包括：

子集搜索与评价：通过穷举搜索所有可能的特征子集，并评估其性能，选择最优子集。

过滤式选择（Relief）：根据特征对分类的贡献程度进行排序，选择贡献度高的特征。

包裹式选择（LVW）：在子集搜索的基础上，考虑特征之间的相互关系，选择最优特征子集。

嵌入式选择与正则化：在模型训练过程中，通过正则化项来控制特征数量，实现特征选择。

稀疏表示与字典学习：通过学习稀疏表示，将原始特征转换为更简洁的特征子集。

压缩感知：利用稀疏性原理，从压缩后的数据中恢复原始信号。

三、神经网络

神经网络是机器学习中的一个重要分支，它通过模拟人脑神经元之间的连接，实现复杂的非线性映射。周志华教授在书中介绍了多种神经网络模型，包括：

感知机与多层网络：感知机是最简单的神经网络模型，多层网络则通过增加隐含层来提高模型的表达能力。

BP（误逆差）神经网络算法：BP算法是一种常用的神经网络训练方法，通过反向传播误差来更新网络权重。

常见的神经网络：包括RBF网络、ART网络、SOM网络、级联相关网络、Elman网络和Boltzmann机等。

全局最小与局部最小：神经网络训练过程中，可能陷入局部最小值，影响模型性能。

深度学习：深度学习是神经网络的一种扩展，通过增加网络层数来提高模型的表达能力。

四、线性模型

线性模型是机器学习中的基础模型，它通过属性的线性组合来进行预测。周志华教授在书中介绍了线性模型的基本原理和应用，包括：

线性回归：通过学习线性模型，预测连续值。

广义线性模型：将预测连续值的回归问题转化为分类问题。

对数几率回归：用于处理多分类问题。

线性判别分析（LDA）：将样本点进行投影，实现多分类问题。

五、决策树

决策树是一种常用的监督学习算法，它通过树状结构来模拟决策过程。周志华教授在书中介绍了决策树的基本概念