【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，$P$、$R$、$F_1$等度量值，$ROC$与$AUC$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：
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