2020年哈工大机器学习期末试题回忆版

1. 互信息的定义。决策树中使用互信息选择属性的目的是什么，好处呢。如果处理决策树的过拟合问题。
2. 给定两种损失，0误判为1的损失为a，1误判为0的损失为b。那么从损失最小的角度来看，最优分类准则是什么。用图例来说明
3. 画图说明线性可分的SVM的目标函数和约束条件。如果线性不可分，怎么修改。指出SVM中支持向量的意义。
4. 本门课程中讲到了哪些参数估计的方法。他们的区别是什么。他们在何种情况下估计的结果趋势是一致的。
5. 逻辑回归为什么使用条件似然而不使用联合概率？给定模型，推导出决策面的方程
6. 从数据重构的角度推导pca。如果要用pca压缩信号，给出你的方案
7. K-means算法流程。目标优化函数是什么？与EM算法相比有哪些区别和相同点？
8. 实验一中如何将非线性问题转化为线性问题？使用公式解释。