机器学习期末复习资料（江里版）
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简介：
《机器学习期末复习资料（江里版）》是专为备考机器学习课程设计的学习指南，涵盖核心概念、算法详解及实战案例，帮助学生高效复习迎战考试。
机器学习是人工智能领域的一个核心分支，它包含了一系列理论和技术方法来使计算机系统通过数据自我优化与改进。
本段落深入探讨了机器学习的几个关键概念和算法：
1. 学习类型：
- 监督学习：在有标注的数据集上训练模型进行输入到输出的学习。例如，使用大量标记图像识别物体。
- 无监督学习：处理未标示数据以发现内部结构或模式，如聚类分析。
- 强化学习：通过与环境互动来优化决策策略，适用于游戏AI等领域。
- 半监督学习：结合有标签和无标签的数据进行训练，降低人工标注的成本。
- 主动学习：机器挑选最具代表性的样本请求标记以减少需要的人工劳动。
2. 模型分类：
- 依据是否基于概率理论分为概率模型与非概率模型；
- 根据输入输出关系的线性与否区分出线性和非线性模型；
- 参数化和非参数化的区别在于前者具有固定数量的参数，而后者会根据数据量动态调整。
3. 学习方法的核心要素：
- 模型：描述如何从给定的数据中预测结果。
- 策略：指导优化模型的方向与方式。
- 算法：实现策略的具体步骤，例如梯度下降算法用于最小化损失函数。
4. 评估标准和目标：
- 损失函数衡量模型的错误程度，在训练过程中帮助调整参数；
- 风险函数考虑所有可能的数据分布来计算期望误差。
5. 训练与测试中的误差概念：
- 经验误差：在已知数据集上评估算法性能的标准；
- 泛化误差：衡量模型对新、未知数据的预测能力，是机器学习追求的目标。
6. 模型选择问题：
- 过拟合和欠拟合都是训练过程中的常见挑战。前者导致过度适应训练样本而影响泛化性；后者则是因为模型过于简单无法捕捉到所有模式。
7. 分类与生成建模方法的区别：
- 判别式模型直接学习类别之间的边界，如支持向量机（SVM）和逻辑回归；
- 生成模型通过模拟数据分布来进行分类或预测，例如朴素贝叶斯算法。
8. 模型评估技术：
- K折交叉验证是一种常用的方法来提高泛化能力。它将整个样本集分为K个子集，并依次用它们作为测试集合和训练集合进行实验。
9. 数据分析任务类型及对应模型：
- 分类：预测离散类别，如逻辑回归、支持向量机；
- 聚类：无监督学习中用于发现数据内部的分组模式的方法之一是K均值算法。
- 回归：估计连续数值变量的结果，比如线性回归。
10. 常见机器学习技术：
- 朴素贝叶斯分类器基于概率论和特征独立假设；
- 支持向量机通过最大化间隔来构建最优决策边界，并可使用核技巧处理非线性问题。
以上仅为庞大而复杂的机器学习领域的一部分。实际应用中还需考虑深度学习、集成方法等更高级的主题，理解基础概念对于深入研究至关重要。
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