柳_成林
柳_成林

北航6系研究生机器学习期末考试题2024回忆版

已经考完过了好几天了，决定来造福一下学弟学妹，尽可能回忆一下，顺序并不准确

1.计算两种贝叶斯决策

给出相关数据

第一问：根据最小错误贝叶斯决策计算

第二问：根据最小风险贝叶斯决策计算

PPT有例题，第2章

2.混淆矩阵

北航6系研究生机器学习期末考试题2024回忆版_第1张图片

第一问，写出混淆矩阵，解释Precison,Recall是如何计算的

第二问，介绍给出的几种分类模型，我记得有线性分类模型，svm，感知机准则，逻辑回归

第三问，好像是解释svm和线性分类器的区别？

这部分应该在PPT 234章

3.感知机准则计算

给两个二维正样本，二维负样本，初始权重向量，写出增广形式

并使用感知机准则写出所有迭代步骤和最终结果

PPT原题

4.PCA

第一问：介绍PCA，解释什么是基于最大方差，基于最小均方误差

第二问：从最大方差推导PCA

看PPT把推导过程背一下，也可以直接GPT，后面的题对应PPT名字找就可以

5.Kmeans

第一问：介绍模型，写出模型的计算过程

第二问：解释EM算法，写出每一步分别对应Kmeans的哪一步

需要把EM算法背一下

6.集成学习

有点忘了，大概就是解释集成学习的原理，介绍两种方法Boosting和Bagging，模型的采样，结构，输出是什么样的

7.决策树计算

第一问：用ID3算法手动构建一棵决策树，PPT上有例题。但是现场用计算器算都很慢，建议放到最后再做，没时间就用瞪眼法

第二问：ID3算法的优缺点，如何改进

8.神经网络反向传播推导

给出的神经网络有两个隐藏层，有一层有权重，输出层有激活函数

和PPT上的不一样，先把PPT上的看懂

这题我忘了有没有小问了

9.机器学习如何在大模型中应用

好像是这么问的，总之就是一道开放题

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    举例如下： <xml>    <return_code><![CDATA[SUCCESS]]></return_code>    <return_msg><![CDATA[OK]]></return_msg>    <appid><
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