周志华机器学习思维导图

### 周志华《机器学习》思维导图概述

周志华所著的《机器学习》一书中，通过详细的章节划分涵盖了广泛的机器学习主题。为了帮助读者更好地理解这些复杂的内容，许多学者和爱好者创建了基于此书的思维导图来辅助理解和记忆。

#### 主要章节结构

- **绪论**
- 定义与范围
- 学习类型及其特点[^1]

- **模型评估与选择**
- 性能度量方法
- 比较检验技术
- 实验设计原则[^3]

- **线性模型**
- 基本形式及变体
- 正规方程求解路径
- 线性回归案例分析

- **决策树**
- ID3, C4.5 和 CART算法介绍
- 属性选择衡量标准
- 过拟合处理策略

- **神经网络**
- 多层感知机架构解析
- 反向传播训练机制
- BP算法优化技巧

- **支持向量机**
- SVM核心思想阐述
- 核函数作用说明
- 序列最小最优化(SMO)实现细节

- **贝叶斯分类器**
- 贝叶斯定理应用背景
- Naive Bayes假设条件
- 参数估计方式探讨

- **集成学习**
- Bagging, Boosting区别对比
- Random Forest工作流程描述
- AdaBoost.MH改进之处

- **聚类**
- K-means++初始化方案
- DBSCAN密度可达定义
- HAC层次聚类构建过程

- **降维与度量学习**
- PCA主成分分析原理
- LLE局部线性嵌入特性
- MDS多维尺度变换应用场景

- **特征选择与稀疏表示**
- Filter, Wrapper, Embedded三种模式优劣评析
- **计算学习理论**
- PAC可学习性的严格证明
- VC维数概念引入意义
- Rademacher复杂度测量指标解读

- **半监督学习**
- SSL问题设定场景
- Co-training协同训练范式
- Graph-based graph拉普拉斯正则项设置依据

- **概率图模型**
- Bayesian Network贝叶斯网拓扑结构
- Markov Chain马尔科夫链转移矩阵性质
- CN2归纳推理准则
- RIPPER反绎程序生成逻辑
- AQ系列算法演变历程

- **强化学习**
- Q-learning更新法则推导
- SARSA同轨策略迭代公式
- DQN深度Q网络创新贡献

graph TD;
    A[周志华《机器学习》] --> B(绪论);
    A --> C(模型评估与选择);
    A --> D(线性模型);
    A --> E(决策树);
    A --> F(神经网络);
    A --> G(支持向量机);
    A --> H(贝叶斯分类器);
    A --> I(集成学习);
    A --> J(聚类);
    A --> K(降维与度量学习);
    A --> L(特征选择与稀疏表示);
    A --> M(计算学习理论);
    A --> N(半监督学习);
    A --> O(概率图模型);
    A --> P(规则学习);
    A --> Q(强化学习);