北航机器学习2020-2021秋季学期期末试题回忆

北航机器学习2020-2021秋季学期期末试题回忆

fanjn, zhangyy, yuanq, wanggq, weixy, anh, wangyy, zhouxy, likc¹

【注：考试使用纯白的A3答题纸，考试时间2h，各位同学可以自行模拟考试】

此试卷1-8题为10分，第9题为20分

1.2077年人类发射近地卫星，一共发射800颗，根据大小和轨道远近，有着不同的宜居条件（+表示宜居），有以下表格（数字八九不离十，其他属性什么的原题就是交替的）

数量	大小	轨道	是否宜居
30	大	远	是
130	大	近	是
48	小	远	是
161	小	近	是
20	大	远	否
170	大	近	否
11	小	远	否
230	小	近	否

构建一个ID3决策树，要求写出详细计算过程，并画出决策树，标出每个结点的正类、负类样本数量和分支结点对应的属性，并标出叶子结点最终为哪个类别。

2.SVM的基本思路、模型公式、如何处理离群点和噪声、如何处理非线性的情况

3.集成学习的基本思想，并分别以串行化的boosting和并行化的bagging解释其原理

4.写出k均值和高斯混合模型的异同点，并简述EM算法的基本流程。

5.a图是一个无向的马尔可夫场，b图是一个有向的贝叶斯网络（类似ppt上的这个）

（1）写出a图的所有极大团
（2）写出a图和b图的联合概率分布（a图中以${\psi }_Q(X_Q)$表示与团Q对应的势函数）

6.根据残差模块（左图）进行残差神经网络（右图）的推导：求解$\frac{\partial E}{\partial x^l}$。

7.写出主成分分析（Principle Component Analysis）的基本思想，并从最大方差思想推导其结果。

8.以下图为例，推导反向传播（back prop）的主要思想，要求写出详细过程，其中i为输入，k为输出层，注意layer j和layer k均有Sigmoid函数作为激活函数。

9.结合本课程的内容谈谈你对深度学习的理解，深度学习模型存在什么问题，你觉得深度学习未来会往什么方向发展。

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1. 以对应题目顺序排列 ↩︎