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哈工大2020秋机器学习期末试题

2020/11/24 9:26:39 文章标签: 测试文章如有侵权请发送至邮箱809451989@qq.com投诉后文章立即删除

哈工大2020秋机器学习期末试题1.决策树 (8分)2.贝叶斯决策 (8分)3.svm (8分)4.机器学习的方法 (8分)5.逻辑回归 (7分)6.pca (8分)7.k-means (8分)8.线性回归 (5分)个人觉得题目整体不是很难,但是有几个地方不好写。我考试的时候犯浑读错题目意思了,白白耽…

哈工大2020秋机器学习期末试题

    • 1.决策树 (8分)
    • 2.贝叶斯决策 (8分)
    • 3.svm (8分)
    • 4.机器学习的方法 (8分)
    • 5.逻辑回归 (7分)
    • 6.pca (8分)
    • 7.k-means (8分)
    • 8.线性回归 (5分)

个人觉得题目整体不是很难,但是有几个地方不好写。我考试的时候犯浑读错题目意思了,白白耽误半个小时,最后还有三分钟才读懂题目意思,慌乱一顿写,写的乱七八糟的。
希望老师捞一手。
哭了。
通过这次考试我知道了语文的重要性,语文不好读个题都费事。

1.决策树 (8分)

(1)什么是互信息
(2)用互信息(信息增益)选择的目的是什么,能带来什么效果
(3)怎么防止过拟合?

2.贝叶斯决策 (8分)

(1) 对于样本x,其标签为0/1,若x真实标签为0,错误划分为1的损失为a, 若x真实标签为1,错误划分为0的损失为b, 求最优决策方法
(2)结合图画出来。

3.svm (8分)

(1)线性可分时的优化目标,约束条件
(2)线性不可分咋整
(3)支持向量的意义

4.机器学习的方法 (8分)

(1)机器学习估计参数模型的方法
(2)这些方法有什么不同
(3)这些方法什么时候趋于一致

5.逻辑回归 (7分)

(1)逻辑回归为什么优化函数使用条件分布log(Y|x)而不是联合分布log(x,Y)
(2)逻辑回归的推导

6.pca (8分)

(1)从信号重构角度推导pca
(2)怎么实现信号压缩

7.k-means (8分)

(1)k-means流程
(2)k-means目标函数
(3)k-means和em算法的不同

8.线性回归 (5分)

实验一是非线性回归,怎么将非线性回归变成线性回归


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