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2024年山東大學非全日制研究生招生考試《機器學習》考試大綱

來源：在職研究生招生信息網 發(fā)布時間：2024-01-04 15:32:56

　　一、考試基本要求

　　要求考生系統(tǒng)地理解機器學習的基本概念，理解和掌握各種機器學習的理論和方法，并具有綜合運用所學知識進行分析問題和解決問題的能力。

　　二、考試范圍和主要內容

　　1.緒論

　　機器學習的基本概念。

　　2.模型評估與選擇

　　經驗誤差與過擬合、評估方法、性能度量、比較檢驗、偏差與方差等。

　　3.線性模型

　　線性回歸、對數(shù)幾率回歸、線性判別分析、多分類學習、類別不平衡問題、基于梯度的優(yōu)化方法等。

　　4.決策樹

　　決策樹基本流程、劃分選擇、剪枝處理、連續(xù)與缺失值、多變量決策樹等。

　　5.神經網絡

　　神經元模型、感知機與多層網絡、誤差逆?zhèn)鞑ニ惴?、全局最小與局部極小、 其他常見神經網絡、深度學習等。

　　6.支持向量機

　　間隔與支持向量、對偶問題、核函數(shù)、軟間隔與正則化、支持向量回歸、 核方法等。

　　7.貝葉斯分類

　　貝葉斯決策論、參數(shù)化估計方法、非參數(shù)化估計方法、樸素貝葉斯分類器、半樸素貝葉斯分類器、 貝葉斯網、EM算法等。

　　8.集成學習

　　個體與集成、Boosting、Bagging、隨機森林、結合策略、多樣性等。

　　9.聚類

　　聚類任務、性能度量、距離計算、原型聚類、密度聚類、層次聚類等。

　　10.降維與度量學習

　　k近鄰學習、低維嵌入、主成分分析、核化線性降維、流形學習、度量學習等。

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