机器学习周志华pdf,浅显易懂周志华机器学习理论

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1. 码农书本网： qwe2

2. 知乎：

3. Gitee：

4. 个人博客：

5. ZLibrary：

6. 吴川斌的博客：

这些链接供给了不同来历的PDF下载和在线阅览选项，你可以依据自己的需求挑选适宜的链接进行下载或阅览。

浅显易懂周志华机器学习理论

一、机器学习概述

机器学习是一门研讨怎么让计算机从数据中学习，并使用学习到的常识进行猜测或决议计划的学科。周志华教授在书中指出，机器学习首要分为监督学习、无监督学习和半监督学习三种类型。

监督学习：经过已知的输入和输出数据，练习模型，使其可以对不知道数据进行猜测。

无监督学习：经过剖析未符号的数据，寻觅数据中的规则和形式。

半监督学习：结合监督学习和无监督学习，使用少数符号数据和很多未符号数据来练习模型。

二、特征挑选与稀少学习

特征挑选是机器学习中的一个重要进程，旨在从原始特征中挑选出对模型功能有明显影响的特征子集。周志华教授在书中介绍了多种特征挑选办法，包含：

子集查找与点评：经过穷举查找一切或许的特征子集，并评价其功能，挑选最优子集。

过滤式挑选（Relief）：依据特征对分类的奉献程度进行排序，挑选奉献度高的特征。

包裹式挑选（LVW）：在子集查找的根底上，考虑特征之间的相互关系，挑选最优特征子集。

嵌入式挑选与正则化：在模型练习进程中，经过正则化项来操控特征数量，完成特征挑选。

稀少表明与字典学习：经过学习稀少表明，将原始特征转换为更简练的特征子集。

紧缩感知：使用稀少性原理，从紧缩后的数据中康复原始信号。

三、神经网络

神经网络是机器学习中的一个重要分支，它经过模仿人脑神经元之间的衔接，完成杂乱的非线性映射。周志华教授在书中介绍了多种神经网络模型，包含：

感知机与多层网络：感知机是最简略的神经网络模型，多层网络则经过添加隐含层来进步模型的表达能力。

BP（误逆差）神经网络算法：BP算法是一种常用的神经网络练习办法，经过反向传达差错来更新网络权重。

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

大局最小与部分最小：神经网络练习进程中，或许堕入部分最小值，影响模型功能。

深度学习：深度学习是神经网络的一种扩展，经过添加网络层数来进步模型的表达能力。

四、线性模型

线性模型是机器学习中的根底模型，它经过特点的线性组合来进行猜测。周志华教授在书中介绍了线性模型的基本原理和使用，包含：

线性回归：经过学习线性模型，猜测接连值。

广义线性模型：将猜测接连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。

线性判别剖析（LDA）：将样本点进行投影，完成多分类问题。

五、决议计划树

决议计划树是一种常用的监督学习算法，它经过树状结构来模仿决议计划进程。周志华教授在书中介绍了决议计划树的基本概念