周志华-机器学习.pdf 学习心得 附整理材料

机器学习人人都在谈论，但除了老师们知根知底外，只有很少的人能说清楚怎么回事。如果阅读网上关于机器学习的文章，你很可能会遇到两种情况：充斥各种定理的厚重学术三部曲(我搞定半个定理都够呛)，或是关于人工智能、数据科学魔法以及未来工作的天花乱坠的故事。

大神周志华的这本书可以说是让人深刻了解到了机器学习的内涵。总体来说机器学习应该按照如下步骤：

语言：机器学习中常用的语言。

书籍：书中自有黄金屋，机器学习中涉及到的很多数学理论，只看视频或者博客是很难获取到完整的知识框架。

视频：书中有些公式推导很难理解，可以看看大牛们深入浅出的课程。

博客：经常看一些大牛们的分享，对于扩展知识面具有一定的帮助。

比赛：实践是检验学习成果重要标准，参加一些算法竞赛，对于理解算法有着良好的帮助。

论文：对于一些硕士来说，创新是检验学习能力重要体现。

《机器学习》：周志华老师的这本书，很多人又称之为西瓜书，也是很有帮助的。基本涵盖机器学习的所有分支，如监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习、特征选择等。

《机器学习》可作为高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。

第2章 模型评估与选择 23
2.1 经验误差与过拟合 23
2.2 评估方法 24
2.2.1 留出法 25
2.2.2 交叉验证法 26
2.2.3 自助法 27
2.2.4 调参与最终模型 28
2.3 性能度量 28

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