2015年西安电子科技大学研究生课程考试试题由韩红老师主讲的现代机器学习理论课程，涵盖了机器学习中的多个重要知识点。从题目的具体内容来看，本考试试题主要包含了决策树、神经网络、过拟合现象、支持向量机以及深度学习的特点及应用等机器学习领域的重点知识。
试题中提到的“画出表示下面布尔函数的决策树”涉及到决策树的概念及其构建方法。决策树是一种常用的监督学习方法，它通过从上至下递归地选择最优特征，并根据该特征对数据进行分割，构建树形结构来进行分类或回归的预测。布尔函数通常是指其变量和结果都是布尔值的函数，在机器学习中常见的布尔函数有与、或、非等逻辑运算。此处要求画出布尔函数的决策树，需要对逻辑运算有清晰的理解，并能将其转换成树状结构。
关于构建一个神经网络并计算BP算法迭代一步后各连接权值对应的值的问题，这涉及到了神经网络的初始化、激活函数以及反向传播算法。SIGMOID函数是一种常用的激活函数，它的输出范围在(0,1)之间，适合二分类问题。BP算法即反向传播算法，是一种学习算法，用以训练人工神经网络，通过迭代计算神经元的误差以及更新连接权值，使得模型的预测误差达到最小化。
第三，关于模型过拟合现象的解释及避免方法。过拟合指的是模型在训练集上表现非常好，但在新的、未见过的数据上表现较差。其原因通常是模型过于复杂，学习到了训练数据中的噪声和细节，导致泛化能力下降。为避免过度拟合，常用的方法有增加数据量、使用正则化、剪枝、提前停止训练、使用交叉验证等技术。
第四个问题是要求求线性可分支持向量机（SVM），这个问题涉及到统计学习理论中的一个基本概念。SVM通过在特征空间中找到一个最优的超平面，该超平面能够最大化两类数据点之间的间隔，即最大化分类的边界，从而达到分类的目的。线性可分SVM是指当数据集在原始空间或经过某种变换后的空间是线性可分的，即可以通过一个线性超平面来完全正确地划分两类数据点。
试题中的开放性问题要求探讨深度学习的特点及其在大数据分析和处理中的应用前景。深度学习是机器学习的一个分支，它主要通过构建具有多个隐藏层的神经网络来学习数据的层次化特征表示。在大数据时代，深度学习的特点包括了强大的特征学习能力、能够处理海量数据以及在图像、语音和自然语言处理等领域取得的显著成果。深度学习的应用前景非常广阔，目前已经在自动驾驶、医疗影像分析、个性化推荐系统等多个领域实现了商业化的应用。
通过这些题目的考察，可以看出韩红老师所教授的现代机器学习理论课程注重于理论知识与实践相结合的教学方式，帮助学生更好地理解机器学习的原理，并能在实际问题中应用所学知识。
