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【一起入门MachineLearning】中科院机器学习期末考试*总复习*-考前押题+考后题目回忆

明天期末考试，周晓飞老师说成绩会在80正态分布，不会出现95分以上的成绩，老师都这么努力了，我怎么可以不努力
机器学习期末题库

题型

  • 选择：少选不扣全分
  • 简答
  • 计算：CART树和隐马尔可夫计算不考✨，不会出现小数点以后的计算（我怎么觉得老师说这话不可置信呢，这一句话把计算题排除得也没剩几个了）
  • 开放：20分

选择和简答都可以看题库，计算题理解之后记一下公式。

计算题

盲目押题

题目 优先级
题9+11：贝叶斯决策
题2：求贝叶斯网络和马尔科夫随机场联合概率分布
题13：k均值聚类
题1：求PCA投影矩阵

题目列表

题1

【一起入门MachineLearning】中科院机器学习-期末题库-【计算题1+多选题25+简答题16】

  • 考点：PCA主成分分析
  • 难点：记住如何求特征值特征向量即可

题2,8

【一起入门MachineLearning】中科院机器学习-期末题库-【计算题2,8+多选题15,16+单选题39,40】

  • 考点：贝叶斯网络和马尔科夫随机场的联合概率分布，极大团的概念
  • 难点：记住公式即可，尤其马尔科夫随机场的概率公式

题3,4

【一起入门MachineLearning】中科院机器学习-期末题库-【计算题3,4】-前向算法和维特比算法手算过程

  • 考点：隐马尔可夫模型
  • 已经明牌了，这题不考

题5

【一起入门MachineLearning】中科院机器学习-期末题库-【计算题5+单选题19,20+简答题21】

  • 考点：决策树计算，CART不考的话，很可能下午场和晚上场分别考C4.5和ID3
  • 难点：把公式记住即可

题6

【一起入门MachineLearning】中科院机器学习-期末题库-【计算题6】

  • 考点：最大似然估计
  • 难点：找到概率连乘之后再求导

题7,12

【一起入门MachineLearning】中科院机器学习-期末题库-【选择题12+计算题7,12+简答题1】

  • 考点：fisher判别
  • 记住w的公式，散度矩阵公式，矩阵求逆方法

题9,10,11

【一起入门MachineLearning】中科院机器学习-期末题库-【单选题5,7,69+多选题3+计算题9,10,11】

  • 考点：贝叶斯分类

题13

【一起入门MachineLearning】中科院机器学习-期末题库-【计算题13+简答题3,22+单选题58,82+多选题19
考点：K-means聚类

题14

【一起入门MachineLearning】中科院机器学习-期末题库-【计算题14+多选题10】

  • 考点：层次聚类

简答题

23个，能背背多少吧。

  1. 试阐述LDA（线性鉴别分析）的分类思想。
  2. 试分析SVM 对噪声敏感的原因。
  3. k均值计算
  4. 写出距离函数的四个基本性质：【非同称直】
  5. 在数据处理时,为什么通常要进行标准化处理
  6. 随机变量X 的支撑集(也就是非零值域)定义为[a,b],没有别的限制加在X 上,该随机变量的最大熵分布是什么。
  7. 随机变量X 的给定均值和方差限制在X 上,该随机变量的最大熵分布是什么。
  8. 试述将线性函数用作神经元激活函数的缺陷
  9. 试述学习率的取值对神经网络训练的影响
  10. 神经网络为什么会产生梯度消失，有什么解决方案。
  11. 卷积尺度和参数计算
  12. 试析随机森林为何比决策树Bagging集成的训练速度更快。
  13. 试述为什么基于L1范数可以进行特征选择
  14. 请指出数据聚类存在哪些挑战性问题。
  15. 写出AdaBoost算法流程
  16. 描述主成分分析的主要步骤。
  17. 描述一下分类问题。
  18. 阐述一下对泛化误差的理解。
  19. 模型评估过程中，欠拟合和过拟合现象是什么。
  20. 说出几种降低过拟合和欠拟合的方法。
  21. 常用的决策树算法有ID3, C4.5, CART，它们构建树所使用的启发式函数各是什么?
  22. K均值算法的优缺点是什么，如何对其调优。
  23. .Relu激活函数的优缺点。

选择题

线性分类：

  • 感知机
  • 线性鉴别分析（fisher）
  • logistic模型

非线性分类

  • 决策树
  • 最近邻方法
  • 集成学习
  • 非线性SVM

回归分析

  • 最小二乘估计
  • 最大似然估计
  • 最大后验估计

聚类分析

  • 序贯方法
  • 层次聚类
  • k均值聚类

特征提取

  • 主成分分析PCA
  • 线性鉴别分析LDA
  • 核主成分分析KPCA
  • 局部线性变化LLE

信息论模型

  • 最大熵模型
  • 最小互信息模型

概率图模型

  • 贝叶斯网络
  • 马尔科夫随机场

神经网络与多层感知机

  • 多层感知机
  • 卷积网络
  • 循环网络

考试顺利~

秋季学习周晓飞机器学习期末试题

一整个被欺骗了，不想及格是很难的，但是想拿高分也没有以前那么容易了。

  • 单选题和多选题都是1分1个，分别有三四个是题库里面没有的题目
  • 多选题注意题干，有的会将题库里面“以下正确的是”修改为“以下错误的是”，甚至多选题由于修改了题干会导致只有一个正确答案。
  • 简答题有一个是题库里面没有的：逻辑回归和线性回归的异同。
  • 计算题考的卷积以及这篇博客里面的计算题8：【一起入门MachineLearning】中科院机器学习-期末题库-【计算题2,8+多选题15,16+单选题39,40】 不是说好了不出小数点以后的计算题么
  • 10分的开放题：10万张图片分类，说明模型结构和训练方法。

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  • 玩转ARP攻击 dcj3sjt126com r
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  • PHP编码规范 dcj3sjt126com 编码规范
    一、文件格式 1. 对于只含有 php 代码的文件，我们将在文件结尾处忽略掉 "?>" 。这是为了防止多余的空格或者其它字符影响到代码。例如：<?php$foo = 'foo';2. 缩进应该能够反映出代码的逻辑结果，尽量使用四个空格，禁止使用制表符TAB，因为这样能够保证有跨客户端编程器软件的灵活性。例
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    脱机管理 nohup 转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2166699 nohup可以让你在脱机或者注销系统后，还能够让工作继续进行。他的语法如下 nohup [命令与参数] --在终端机前台工作 nohup [命令与参数] & --在终端机后台工作   但是这个命令需要注意的是，nohup并不支持bash的内置命令，所
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    最近项目用到oracle_ADF  从SAP/BO 上调用 水晶报表，资料比较少，我做一个简单的分享，给和我一样的新手 提供更多的便利。   首先，我是尝试用JAVA JSP 去访问的。   官方API：http://devlibrary.businessobjects.com/BusinessObjectsxi/en/en/BOE_SDK/boesdk_ja
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    假如目前的系统有100台机器，能够支撑每天1亿的点击量（这个就简单比喻一下），然后系统流量剧变了要，我如何应对，系统有那些策略可以处理，这里总结了一下之前的一些做法。 1、水平扩展 这个最容易理解，加机器，这样的话对于系统刚刚开始的伸缩性设计要求比较高，能够非常灵活的添加机器，来应对流量的变化。 2、系统分组 假如系统服务的业务不同，有优先级高的，有优先级低的，那就让不同的业务调用提前分组
  • BitTorrent DHT 协议中文翻译 justjavac bit
    前言 做了一个磁力链接和BT种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent}，因此把 DHT 协议重新看了一遍。 BEP: 5Title: DHT ProtocolVersion: 3dec52cb3ae103ce22358e3894b31cad47a6f22bLast-Modified: Tue Apr 2 16:51:45 2013 -070
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    配置命令： 　　$sudo apt-get install ubuntu-restricted-extras 　　再运行如下命令： 　　$sudo apt-get install sun-java6-jdk 　　待安装完毕后选择默认Java. 　　$sudo update- alternatives --config java 　　安装过程提示选择，输入“2”即可，然后按回车键确定。
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    关联规则挖掘用于寻找给定数据集中项之间的有趣的关联或相关关系。 关联规则揭示了数据项间的未知的依赖关系，根据所挖掘的关联关系，可以从一个数据对象的信息来推断另一个数据对象的信息。 例如购物篮分析。牛奶 ⇒ 面包 [支持度：3%，置信度：40%] 支持度3%：意味3%顾客同时购买牛奶和面包。 置信度40%：意味购买牛奶的顾客40%也购买面包。 规则的支持度和置信度是两个规则兴
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                   Spring 5.0将在2016年发布。Spring5.0将支持JDK 9。          Spring 5.0的特性计划还在工作中，请保持关注，所以作者希望从使用者得到关于Spring 5.0系统需求方面的反馈。  
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