北京航空航天大学机器学习研究生课程近两年试题。19年主要考察的内容有:1,贝叶斯决策,基于最小风险和最小方差的决策,ppt例题
2,id3和c4.5的区别,预剪枝和后剪枝的基本思想和优缺点
3,svm的基本思想,模型表达式,软间隔和硬间隔的物理含义,如何用来解决非线性问题
4,以混合高斯为例,解释em算法的基本思想和步骤
5,(1)常见的采样方式,基本采样法,ppt例题
(2)概率图模型解决联合分布问题,ppt例题
6,什么是过拟合,解决方法有哪一些
7,pca算法基于最小均方误差的思想,推导过程,计算步骤,ppt例题。
8,给出一个4X4X4X3的全连接神经网络,推导反向传播算法,以第二层的第三个节点为例
9,给出机器学习和深度学习的联系,各有什么优缺点,你认为未来深度学习会如何发展。
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