吉林大学 23级 软件学院 机器学习B 期末复习知识总结 总纲

惯例的碎碎念：

各位早上中午晚上好，这里是米饭不是配菜

如标题所示，我会在近期更新一下这门课的最新内容

正如之前所承诺的，接下来本账号的更新会集中在AI领域（主要集中在AIGC），因此借着更新笔记的机会，对于底层机器学习知识进行一次回顾

各位有什么想法&对于优先更新内容的建议，都可以在评论区或者QQ联系

由于笔者本学期没有重修这门课程，本篇文章随缘更新，而且可能与期末考试的节点并不完全吻合，如果您很急（主要是急着考试），建议先看这篇文章：吉林大学22级机器学习B(软件工程)期末证明题+计算题极限速成

本文的重心是以两本教材（李航的统计学习方法 & 周志华教授的西瓜书）为蓝本，同时部分参考了《Deep Learning》第五章 - 机器学习基础 的内容（没有参考前四章中的数学推导），对于课上机器学习知识重点的一些回顾，偏向于知识总结型；

课上PPT出的属于是稀碎，如果作为学习范本，很多知识无论是广度还是深度都不够；如果作为知识大纲，很多概念又都只是一知半解，或是单纯抛出定义或问题，但不予以解释。
唯一的优点是：确实确保了所有列出内容的100%正确性，包括各种复杂的公式推导（是不是跳步了你别管）。因此如果您想要系统的学习机器学习，还是更加推荐这两本经典教材

如果您需要关于考试题型、考法等的相关讨论，请移步这篇文章：吉林大学 23级 软件学院 机器学习B 期末备考指南

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知识重点：

其中第五章：径向基函数神经网络，无论是实际应用还是考试内容中，都属于绝对的非重点，时间不够可以不看（除了基本定义以外，完全不看的那种不看）；第一章的PPT里面也几乎没有任何有营养的内容，也可以不看。

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