山东大学软件学院2018机器学习期末考试(回忆版)

山东大学软件学院2018机器学习期末考试(回忆版)

总分一百分,开卷。

一、名词解释(5*4)

1、机器学习

2、主动学习

3、ID3

4、神经网络

二、简答题(10*3)

1、简述Parzen窗方法的原理和过程。证明为什么可以用高斯概率密度函数作为窗函数。

2、简要说明梯度下降法和牛顿法的基本思想和区别。解释为什么梯度下降法能够保证一定是下降的?

3、什么是过拟合?为什么会出现过拟合?如何解决过拟合问题?

三、综合题(20+30)

1、证明AdaBoost算法的合理性。

2、在SVM支持向量机中,简述为什么要使margin最大化?求下列函数的对偶函数(PPT上原公式)。对于非线性问题该如何解决又什么方法吗?

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