北航研究生课程机器学习考试试题2020年秋季回忆

北航研究生课程《机器学习》考试试题2020年秋季回忆

总的来说,题量适中,题型变化有但不大,但还是有没复习到的题目。

本文仅供参考与学习,不做任何目的,也方便日后自己学习,所以答案就不给出了,自己去搜索,仅给出参考解释

话不多说,直接上题:

1.决策树ID3的计算与构建,参考PPT上的例题“好瓜与坏瓜的划分”、“谁在买计算机?”;

2.支持向量机的原理、模型表达式、如何处理噪声和离群点、如何解决非线性问题;

3.什么是集成学习、Boosting和Bagging来解释串行化和并行化方法的原理和基本思想;

4.K均值和混合高斯的异同点、解释EM算法的基本思想和步骤;

5.(新)马尔科夫随机场中最大团、马尔科夫随机场和贝叶斯网络的因式分解(包括势函数);

6.(新)残差神经网络的PPT例题,损失函数E,求 {\color{Red} \frac{\partial E}{\partial x^{l}}}

7.基于最大方差的思想的PCA算法,推导过程和步骤;

8.BP神经网络的推导,4X4X3,激活函数变为Logistic函数,其他不变;

9.结合你所学和所做,谈谈深度学习的缺点和不足、以及未来深度学习的发展和方向。

以上内容仅作为学习和复习参考,不做任何商业用途!!!

祝复习顺利,考试通过!!!

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