啃周志华《机器学习》西瓜书难吗?

本文介绍了周志华老师的《机器学习》(西瓜书),指出其不适合零基础小白,适合中阶读者或作教材。书中涵盖机器学习核心知识与算法,分三部分十六章,每章有习题和阅读材料。还提及南瓜书,以西瓜书为前置知识。文末提供两书电子书及AI资源包获取方式。

不少读者反应,觉得周志华老师的西瓜书很难,难道真的很难?其实对于零基础的小白来说,是真的很难,这本书不适合刚入门的学者学习!

作为周老师的“扛鼎之作”,这本《机器学习》是真的很经典!

讲述了机器学习核心数学理论知识和算法

✏ 适合作为学校的教材或者中阶读者(有一定的扎实基础,学过机器学习数学基础啥的)自学使用

 本书一共十六章,分为三个部分

✍✍第一部分:第一章~第三章(机器学习的基础知识)

✍✍第二部分:第四章~第十章(机器学习的经典算法:支持向量机、决策树、神经网络算法、贝叶斯算法、集成学习、降维与度量学习)

✍✍第三部分:第十一章~第十六章(机器学习进阶学习知识:稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习、强化学习)

每次学完一个章节还会有习题可以做,并且介绍了相关的阅读材料,其实周志华老师就说了,这本书是他按照他以前的教案整理出版的,所以就很适合当教材用。

最后还有一本书也很需要就是——南瓜书《机器学习公式详解》

 南瓜书的所有内容都是以西瓜书的内容为前置知识进行表述的, 所以南瓜书的最佳使用方法是以西瓜书为主线,遇到自己推导不出来或者看不懂的公式时再来查阅南瓜书

需要这两本电子书(2022年十月份最新南瓜书PDF)

可以私聊或者工重号:AI技术星球 回复:211

还有60G入门到进阶AI资源包(经典论文/书籍/项目课程/学习路线大纲)+带论文/学习/就业/竞赛指导+大牛技术问题答疑
内含:深度学习神经网络+CV计算机视觉学习(两大框架pytorch/tensorflow+源码课件笔记)+NLP等
适用人群
①准备毕业论文的学生
②准备跳槽,正在找工作的AI算法工程师等
③自学和准备转行到AI领域的人
④想巩固AI核心知识,查漏补缺的人

### 关于周志华机器学习》(西瓜)第二章的学习笔记 #### 模型评估与选择概述 模型评估与选择是机器学习领域的重要组成部分,旨在通过合理的方法评价不同模型的表现并挑选最优者。这一过程不仅涉及如何衡量单个模型的好坏,还包括怎样对比多个候选方案以做出最佳决策。 #### 偏差、方差和噪声的概念解析 偏差度量了学习算法的期望预测与实际结果之间的差距,反映了算法自身的拟合精度;方差描述的是相同规模训练集变化引起的学习效果波动情况,体现了数据扰动带来的影响;而噪声则设定了给定任务下所有可能采用的学习方法能达到的最佳预期泛化误差界限,揭示了问题本身固有的复杂性和挑战性[^2]。 #### 性能度量指标——P-R图及其应用 为了更直观地展示各类分类器的工作特性,通常会绘制精确率-召回率(Precision-Recall, P-R)曲线来辅助分析。当面对多组实验结果时,可以通过观察这些图形相互间的位置关系来进行优劣评判:如果某条曲线始终位于另一条之上,则表明前者具有更好的整体表现;而对于那些存在交点的情况,则需进一步计算各自下方区域面积大小作为判断依据之一。此外,“平衡点”作为一种特殊的性能测度,在特定条件下也能提供有价值的参考信息[^3]。 #### 偏差-方差分解理论简介 该理论为理解学习算法的一般化能力提供了框架性的指导思路,通过对平均测试错误率实施拆分操作,可以深入剖析导致过拟合现象背后的原因所在,并据此探索改进措施的方向。具体而言,总误差由三部分构成——不可约减误差点(即噪声)、平方形式表达出来的偏差项以及线性累加而成的方差成分[^4]。 ```python import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import precision_recall_curve, auc def evaluate_model_performance(model, X, y): """ 计算并返回PR曲线下面积(AUC),用于量化模型的整体性能。 参数: model (object): 已经训练好的分类模型实例。 X (array-like of shape (n_samples, n_features)): 测试特征矩阵。 y (array-like of shape (n_samples,)): 对应的真实标签向量。 返回: float: PR AUC得分。 """ # 划分训练集/验证集 X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, test_size=0.2) # 使用训练集拟合模型 model.fit(X_train, y_train) # 获取验证集中各观测对应的概率估计值 probas_pred = model.predict_proba(X_val)[:, 1] # 绘制PR曲线并求得AUC分数 precisions, recalls, _ = precision_recall_curve(y_val, probas_pred) pr_auc_score = auc(recalls, precisions) return pr_auc_score ```
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