【西瓜书/机器学习·周志华】西瓜书思维导图
提供了与examcoo上作业题相同的知识点范围(由粗体加粗),第一到九章的思维导图
第一章 - 绪论
机器学习方法的分类,三大阶段,以及奥卡姆剃刀、No Free Lunch原理

第二章 - 模型评估与选择
什么是误差?机器学习的评估方法,PPP、RRR、F1F_1F1等度量值,ROCROCROC与AUCAUCAUC曲线,代价曲线

第三章 - 线性模型
几种典型的线性模型,如何解决类别不平衡问题

第四章 - 决策树
决策树的目的、本质、几种划分选择方式,以及剪枝处理

第五章 - 神经网络
神经元模型、感知机、BP神经网络、全局最小与局部最小,以及常见的神经网络(RBF/ART/SOM等),深度学习

第六章 - 支持向量机
支持向量机的几个基本术语:间隔、核函数、软间隔 等

第七章 - 贝叶斯分类器
贝叶斯决策论、极大似然估计和朴素贝叶斯分类器

第八章 - 集成学习
个体与集成,集成学习的经典算法:AdaBoost、Bagging、随机森林,结合策略,安全性

第九章 - 聚类
聚类任务的性能度量、距离计算,聚类的几种算法

XMind源文件:
链接: https://pan.baidu.com/s/1fm-i9eB3JqBhmqPDYveHNw 提取码: kicf
该内容提供了机器学习教材《西瓜书》(周志华著)的思维导图,涵盖从绪论到聚类的九大章节重点,包括学习方法分类、误差评估、线性模型、决策树算法、神经网络、支持向量机、贝叶斯理论、集成学习策略(如AdaBoost、Bagging、随机森林)及聚类方法等核心概念。
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