机器学习-阅读笔记

所花时间：2小时

代码量：如下

博客量：本学期截至目前61篇

了解到的知识点：机器学习

《机器学习》是机器学习领域的经典教材之一，作者是著名学者Tom M. Mitchell。这本书对机器学习的基本概念、主要算法以及其应用进行了全面深入的介绍，本文将分享我的读书笔记。

第一章：机器学习基础

第一章主要介绍了机器学习的定义、分类、发展历程以及应用，引入了监督学习、无监督学习和强化学习等基本概念。同时，还介绍了机器学习中的一些重要术语，如训练集、测试集、模型等。

第二章：模型评估与选择

第二章主要介绍了模型评估与选择的方法，包括交叉验证、留出法和自助法。还介绍了模型选择的一些准则，如最小描述长度原则、正则化等。

第三章：线性模型

第三章主要介绍了线性模型，包括线性回归、岭回归和lasso回归等基本模型。还介绍了线性模型的优化方法，如梯度下降和共轭梯度等。

第四章：决策树

第四章主要介绍了决策树，包括ID3、C4.5和CART等决策树算法。还介绍了决策树的剪枝方法，如预剪枝和后剪枝。

第五章：神经网络

第五章主要介绍了神经网络，包括前馈神经网络、循环神经网络和卷积神经网络等基本模型。还介绍了神经网络的优化方法，如反向传播算法等。

第六章：支持向量机

第六章主要介绍了支持向量机及其应用，包括最大间隔分类、软间隔分类和核函数等。还介绍了支持向量机的优化算法，如序列最小优化算法。

第七章：贝叶斯分类器

第七章主要介绍了贝叶斯分类器，包括朴素贝叶斯分类器、贝叶斯网络和EM算法等。还介绍了贝叶斯分类器的应用领域，如垃圾邮件过滤等。

第八章：集成学习

第八章主要介绍了集成学习，包括bagging、boosting和随机森林等基本方法。还介绍了集成学习的优化方法，如adaboost算法。

第九章：聚类分析

第九章主要介绍了聚类分析，包括划分聚类、层次聚类和基于密度的聚类等方法。还介绍了聚类分析的应用领域，如用户分群和图像分割等。

第十章：降维与度量学习

第十章主要介绍了降维与度量学习，包括主成分分析、多维缩放和核主成分分析等方法。还介绍了降维与度量学习的应用领域，如图像处理和文本分类等。

总的来说，通过阅读《机器学习》这本书，我更加全面地了解了机器学习的基本概念和主要算法，并学习了机器学习的应用。这对我未来在数据分析和机器学习领域的工作和研究将有所帮助。