上传者: whyliu_
|
上传时间: 2023-03-15 09:47:27
|
文件大小: 61KB
|
文件类型: DOCX
汇总了计算机研究生复试有关机器学习各章节简答题,使用了易于口头表达的语言进行了总结。包括了机器学习的常用概念及相关算法内容。可供研究生复试或相关专业岗位面试使用。
1. 什么是梯度爆炸和梯度消失?如何解决梯度消失、梯度爆炸?
2. 数据挖掘是干什么的?
3. 回归模型
4. k-means算法(k均值算法)
5. kNN (k近邻)学习
6. 决策树(ID3算法和C4.5算法)
7. 随机森林模型
8. SVM(支持向量机)
9. 朴素贝叶斯(naive Bayes)
1. 基础神经网络架构及常用名词
2. BP(back propagation,多层前馈)神经网络
3. 循环神经网络RNN、LSTM 网络:
4. CNN 网络
5. Hopfield 神经网络