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山东大学软件学院机器学习(考试)——期末考试回忆版

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轩辕文唐 发表于 2021-1-2 11:59:31 | 显示全部楼层 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题
2020-2021年度山东大学软件学院AI班呆板学习考试(大三)
(与软工和数媒题不一样,但可以参考一下)
考试时间:2020年12月31日 14:00-16:00
考试形式:开卷,允许带盘算器
先说一下感受,开卷考相比之前的“贝多芬(背多分)”好了许多,主要靠明确,这也正是我喜欢的形式。除了两个盘算贝叶斯和决议树以及最后一个简答题之外,别的所有的题都可以在西瓜书和自己带的资料中找到答案。贝叶斯盘算极简朴,而且也是PPT最后几页中的homework,决议树盘算被我们“3人呆板学习小组”的大神直接压中,最后一个简答题竟然是论文陈诉的内容(每组一篇论文并在课上陈诉),这题挺敬佩老师的。复习的时候最慌的是“特征选择与提取”这一部门,效果没考,我笑了。一共印了129页的资料,没这资料我大概就…。盘算器落在了寝室,在决议树盘算时就有些小惆怅,虽然卷中给出了所有要用到的对数值,但一堆小数乘法以及验算照旧花了许多时间,决议树这个盘算题是经典的例子。最后,一如既往,考前一罐红牛。
小组中一位大神的CSDN博客:https://blog.csdn.net/weixin_43756517

一、名词表明(每个5分,共20分)


  • 监视学习
  • KNN
  • 线性可分
  • 多层感知器
二、简答题(每个10分,共60分)


  • 两个一模一样的碗,一号碗有30颗水果糖和10颗巧克力糖,二号碗有水果糖和巧克力糖各20颗。现在随机选择一个碗,从中摸出一颗糖,发现是水果糖。请问这颗水果糖来自一号碗的概率有多大?
  • 简述一下k均值聚类的根本思想,并说明如何初始化k
  • 简述一下SVM的根本思想,针对线性不可分问题,SVM有哪些方法
  • 简述一下什么是bagging算法,并比力bagging与AdaBoost的异同
  • 简述一下线性回归,并比力岭回归和lasso回归的区别
  • 从Graph embedding、word embedding、Graph CNN 中选择一个你熟悉的并举行先容
三、综合分析题(20分)

(个人说明:卷中是10个样本,这里只是一个例子)

(1)从信息增益的角度思量,Outlook和Humidity哪个作为分别属性
(个人说明:这里给出了大概用到的对数值)
(2)决议树存在过拟合问题,接纳什么方法可以淘汰过拟合风险

来源:https://blog.csdn.net/weixin_43360801/article/details/112060247
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