机器学习 西瓜书,机器学习的入门攻略

《机器学习》西瓜书是由南京大学周志华教授编写的一本经典教材，该书具体介绍了机器学习的根底常识、经典算法以及进阶内容。以下是关于这本书的具体信息：

根本信息 书名：《机器学习》 作者：周志华 出书社：清华大学出书社 出书时刻：2016年 页数：共16章，分为三个部分

内容简介1. 根底常识（第13章）：介绍机器学习的根本概念、术语和理论结构。2. 经典算法（第410章）：评论决策树、神经网络、支撑向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与衡量学习等常用算法。3. 进阶常识（第1116章）：触及特征挑选与稀少学习、核算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等高档主题。

作者介绍周志华教授是南京大学的闻名学者，他在机器学习范畴有着深沉的学术造就和丰厚的教育经历。他的这本书不只适用于本科生和研讨生，也合适对机器学习有爱好的从业者。周教授在书中经过生动的比方和具体的解说，使得杂乱的概念变得易于了解。

适用人群 本科生：能够阅览前10章，打下厚实的机器学习根底。 研讨生：能够全文阅览，深化了解机器学习的各个范畴。 从业者：合适作为进阶学习的教材，提高专业技能。

其他资源 学习笔记：能够在多个博客和网站找到关于《机器学习》西瓜书的学习笔记，如CSDN、知乎等渠道。 PDF版别：百度开发者中心供给了该书的PDF版别，便利读者随时查阅。

深化浅出解读《西瓜书》：机器学习的入门攻略

一、机器学习的界说与方针

首要，咱们需求清晰什么是机器学习。依据《西瓜书》的界说，机器学习是研讨怎么经过核算的手法，运用经历来改进体系本身的功能。在核算机体系中，经历通常以数据方式存在，因而，机器学习所研讨的主要内容是关于在核算机上从数据中发生模型的算法，即学习算法。

二、根本术语与概念

数据集（data set）：记载的调集，每条记载是关于一个事情或目标的描绘，称为一个示例（instance）或样本（sample）。

特征（feature）：描绘样本的特点，如西瓜的色泽、巨细等。

符号（label）：对应样本的成果，如西瓜的甜或不甜。

监督学习（supervised learning）：已知样本的符号，经过学习算法树立从输入到输出的映射。

无监督学习（unsupervised learning）：没有样本的符号，经过学习算法发现数据中的规则。

三、模型评价与挑选

在《西瓜书》中，作者强调了模型评价的重要性。一个优异的模型不只需求具有杰出的泛化才能，还需求在实践运用中表现出杰出的功能。常见的评价办法包含留出法、穿插验证法等。

留出法是将数据集分为两部分，一部分用于练习模型，另一部分用于测验模型的功能。穿插验证法则是将数据集划分为多个子集，轮番运用它们作为测验集，其余部分作为练习集，以此来评价模型的功能。

四、BP神经网络完成

《西瓜书》中介绍了BP神经网络的根本原理和完成办法。BP神经网络是一种前馈神经网络，经过反向传达算法来调整网络权重，然后完成学习进程。

在完成BP神经网络时，需求界说激活函数、丢失函数、梯度核算等。经过不断迭代练习，模型将逐步收敛，终究到达较好的功能。

机器学习，西瓜书，入门攻略，根本概念，模型评价，BP神经网络