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2018山东大学机器学习试题（回忆版）.doc

发布时间：2022-05-31 发布人：admin 分类：说明书 资料大小：0.01M 资料格式：doc 举报 版权申诉
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    2018 机器学习试题（回忆版） 一、名词解释（每题 5 分，共 20 分） 1.机器学习 2.主动学习 3.ID3 4.神经网络 二、简答题（每题 10 分，共 30 分） 1.简述 Parzen 窗的原理与过程，证明为什么可以用于高斯函数。 2.简述梯度下降算法和牛顿算法的原理，并说明他们的区别。证明为什么梯度下降算法可以 确保是下降的。 3.什么是过拟合？造成过拟合的原因是什么？有什么可以避免过拟合的方法？ 三、论述题（20 分+30 分） 1.从期望损失的角度分析 adaboost 的合理性，可从分布和分类器权重更新方面阐述。 2. （1）从 VC 维和结构风险的角度，讨论最大化 margin 的原因。 （2）根据给出的函数，求出对偶函数（要有证明过程） （3）用支持向量机解决线性不可分问题有哪些方法？
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