本篇博客为大三上机器学习限选课期末考试回忆版,考试过去两天才想起来写,有地方记不太清了。
开卷考试,期末占40分。
2022.1.7
一、名词解释(4*5’)
1、间隔(margin)
2、KNN
3、激活函数
4、独立同分布
二、简答题(4*10’)
1、什么是outlier?为什么k-means对outlier敏感?
2、解释一下线性可分。SVM如何处理线性不可分问题?
3、基于最小错误率的贝叶斯分类器 的计算。
4、利用所给数据计算决策树应该选择哪个属性,使用信息增益作为判定标准。
三、(20’)
1、解释训练误差、泛化误差,并画图标出欠拟合、过拟合等。
2、验证集有什么作用?怎样使模型学习到全部数据?
3、为什么梯度下降选择负梯度优化目标函数?
四、(20’)
1、学习率过大或过小有什么后果?如何调整学习率?
2、Adaboost算法中ht的公式推导。
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