机器学习入门：预备知识到SVM详解

"《机器学习基础知识(面试必备)》是一本由华南理工大学郭浩编著的机器学习笔记，涵盖了机器学习领域的基础理论和常用算法。该书从预备知识出发，包括概率论和最优化的基本概念，这些是理解后续学习方法的基石。 第1章介绍了监督学习和无监督学习，其中监督学习部分详细讲解了K近邻(KNN)算法，包括其定义、K值选择、算法描述和实现，以及优点与缺点。朴素贝叶斯分类法也做了阐述，强调了模型的构建和拉普拉斯平滑在处理文本数据中的应用，同时分析了其优缺点。 最大熵模型（MaxEnt）作为另一种重要的无监督学习方法，被用来进行预测和分类。书中解释了最大熵模型的定义，以及如何通过特征理解和逻辑回归（LR）来优化模型。逻辑回归涉及到损失函数、梯度上升法和随机梯度下降法，讨论了其优缺点和核函数的支持向量机(SVM)的原理，包括最大间隔分类器的实现和核函数的选择。 决策树（DT）作为一种常用的分类工具，介绍了其定义、损失函数、生成过程以及剪枝策略。随机森林和Adaboost算法也被深入解析，探讨了它们在集成学习中的作用和决策树与Adaboost在切分方式上的区别。书中还提到了GBDT（梯度提升树）和XGBoost这两种强化学习算法，以及EM（期望最大化）算法在模型参数估计中的应用。 整体而言，这本书提供了丰富的机器学习基础知识，适合准备面试者系统复习和理解机器学习基础理论，以及实际应用中的关键算法和技巧。读者可以借此全面掌握机器学习的基本框架和实用方法，为深入研究或实际项目开发打下坚实的基础。"