一、考试基本要求
要求考生系统地理解机器学习的基本概念,理解和掌握各种机器学习的理论和方法,并具有综合运用所学知识进行分析问题和解决问题的能力。
二、考试范围和主要内容
1.绪论
机器学习的基本概念。
2.模型评估与选择
经验误差与过拟合、评估方法、性能度量、比较检验、偏差与方差等。
3.线性模型
线性回归、对数几率回归、线性判别分析、多分类学习、类别不平衡问题、基于梯度的优化方法等。
4.决策树
决策树基本流程、划分选择、剪枝处理、连续与缺失值、多变量决策树等。
5.神经网络
神经元模型、感知机与多层网络、误差逆传播算法、全局最小与局部极小、 其他常见神经网络、深度学习等。
6.支持向量机
间隔与支持向量、对偶问题、核函数、软间隔与正则化、支持向量回归、 核方法等。
7.贝叶斯分类
贝叶斯决策论、参数化估计方法、非参数化估计方法、朴素贝叶斯分类器、半朴素贝叶斯分类器、 贝叶斯网、EM算法等。
8.集成学习
个体与集成、Boosting、Bagging、随机森林、结合策略、多样性等。
9.聚类
聚类任务、性能度量、距离计算、原型聚类、密度聚类、层次聚类等。
10.降维与度量学习
k近邻学习、低维嵌入、主成分分析、核化线性降维、流形学习、度量学习等。
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