周志华《机器学习》笔记汇总

读周志华老师的《机器学习》一书时的笔记汇总，纯属个人理解，欢迎交流讨论。

看完《机器学习》的总结与心得

第1章：绪论

简要介绍机器学习。

第2章：模型评估与选择

本章介绍模型评估与选择，包括：
1. 误差产生：过拟合和欠拟合
2. 评估方法：给定数据集后如何产生训练集和测试集
3. 性能度量：建立衡量模型泛化能力的评价标准
4. 比较检验：从统计角度比较机器学习性能
5. 偏差与方差：解释学习算法泛化性能的一种工具

第3章 线性模型

从最简单但也是最基础的线性模型开始研究。线性模型虽然简单，但却是基础。先研究线性、单属性的线性回归问题，在此基础上研究非线性、多属性的回归和分类问题。