内容概要：本文档是电子科技大学2024年研究生一年级《机器学习》考试的回忆版真题，由考生在考试后根据记忆整理而成。文档涵盖了机器学习的基本概念和常见算法，如监督学习、非监督学习、混淆矩阵计算、梯度下降法、线性回归、朴素贝叶斯分类器、神经网络的前向与反向传播、决策树的信息熵和信息增益、集成学习中的Boosting和Bagging、K均值聚类和支持向量机等知识点。每道题目附有详细的参考答案，旨在帮助学生复习备考。此外，作者还提醒考生注意老师的课堂划重点，并指出书店复习资料老旧，建议不要购买。 适合人群：正在准备电子科技大学《机器学习》课程考试的研究生一年级学生，以及希望巩固机器学习基础知识的学习者。 使用场景及目标：①用于复习和备考电子科技大学《机器学习》研究生一年级考试；②帮助学生理解并掌握机器学习的核心概念和算法；③通过实际题目练习提高解题能力。 阅读建议：此文档由考生回忆整理，部分数据可能与原题略有差异，但知识点完全一致。考生应重点关注老师课堂上的划重点内容，并结合本试题进行针对性复习。同时，建议考生在复习过程中多动手实践，加深对公式的理解和记忆，特别是对于容易混淆的概念和公式，要反复练习确保熟练掌握。

电子科技大学研一《机器学习》考试重点笔记，课程内容和笔记内容参考周志华西瓜书，可以私信发ppt

包含北航，中科院，国科大等机器学习期末试题，部分有答案。

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关于常见机器学习算法例题的解答如ID3决策树、C4.5决策树、感知器、bp神经网络、朴素贝叶斯分类、支持向量机、k-means

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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