机器学习入门指南：西瓜书第一章核心概念
1. 机器学习的基本概念
- 机器学习的核心目标是从数据中学习并改进，无需明确编程。
- 监督学习、无监督学习和强化学习是机器学习的三种主要类型。
- 根据任务类型，机器学习问题可分为分类、回归、聚类等。
2. 模型评估与选择
- 训练集和测试集用于评估模型的泛化能力。
- 过拟合和欠拟合是模型训练中常见的问题。
- 交叉验证是一种常用的模型评估方法。
3. 线性模型
- 线性回归模型是最简单的模型之一，用于预测连续值。
- 逻辑回归模型用于解决二分类问题。
- 线性模型具有可解释性强、易于实现等优点。
4. 决策树
- 决策树是一种树形结构，用于对数据进行分类或回归。
- 信息增益和基尼系数是决策树常用的特征选择指标。
- 决策树容易理解，但容易过拟合。
5. k近邻算法
- k近邻算法是一种基于实例的学习方法。
- k值的选择对算法性能有重要影响。
- k近邻算法简单易懂，但计算量大。
6. 神经网络
- 神经网络是一种模拟人脑神经元结构的模型。
- 神经网络具有强大的学习能力，但训练过程复杂。
- 深度学习是近年来神经网络研究的热点。
7. 贝叶斯学习
- 贝叶斯学习是一种基于概率统计的学习方法。
- 朴素贝叶斯分类器是一种简单有效的贝叶斯学习模型。
- 贝叶斯学习可以处理不确定性问题。
8. 支持向量机
- 支持向量机是一种寻找数据最优分离超平面的算法。
- 支持向量机可以处理高维数据和非线性问题。
- 支持向量机训练过程复杂，需要选择合适的核函数。