重庆某双一流大学机器学习期末真题
考试时间: 2020 年 12 月 17 日 9:00-11:00
回忆整理: Vayne Duan
写在前面:
1. 试卷总体比较简单, 闭卷, 不能带计算器(也没有什么计算量).
2. 复习全面一点, 90 分没有什么问题.
3. 本回忆版真题于 2020 年 12 月 17 日上午 11:56 写成, 刚吃完饭, 有点撑.
4. 计院专业课的试卷似乎都不准老师发出来, 希望有学弟学妹们能将我”回
忆试卷”的习惯传承下去, 为之后的学弟学妹们做一点微小的贡献 O(∩_∩)O
5. 其 余 专 业 课 的 回 忆 版 试 卷 也 许 可 以 在
github.com/VayneDuan 找到, 记得 star & follow!
简答题(10 分*4)
1.
监督学习 非监督学习的区别
;
举例
回归和分类的区别
2.
支持向量机的原理 和 为什么核函数有用
2.
决策树连续值怎么处理
3.
随机森林的生成过程
,
随机性体现在哪
计算题(10 分*3)
1.
给定神经网络的各个参数
(1)
画出神经网络拓扑图
(2)
计算隐层的输入
,
输出 和 输出层的输入
,
输出
2.
贝叶斯计算
给定
: P(
患病
), P(
阳性
|
患病
), P(
阳性
|
正常
)
求
P(
患病
|
阳性
)
答案很小
, 10/10111
3.
给定
4
个样本
(
每个样本有
x
和
y)
和初始中心点
,
进行聚类
很简单
,
两轮就完了
思考题(15 分*2)
1.
过拟合 欠拟合概念
;
结合偏差和方差
,
解释造成过拟合欠拟合的原因
;
神经网络中怎么
解决过拟合
,
给出至少
2
种方法
2.
一些数据有标记
,
一些数据没有标记
;
设计一种方法
,
能够尽可能充分利用这些数据
.
其实就是半监督
,
可以去网上查一下相关算法
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