标签：机器 试题 means 回归 哈工大 2020 线性 pca 方法
哈工大2020秋机器学习期末试题
个人觉得题目整体不是很难，但是有几个地方不好写。我考试的时候犯浑读错题目意思了，白白耽误半个小时，最后还有三分钟才读懂题目意思，慌乱一顿写，写的乱七八糟的。
希望老师捞一手。
哭了。
通过这次考试我知道了语文的重要性，语文不好读个题都费事。
1.决策树 (8分)
(1)什么是互信息
(2)用互信息（信息增益）选择的目的是什么，能带来什么效果
(3)怎么防止过拟合？
2.贝叶斯决策 (8分)
(1) 对于样本x，其标签为0/1，若x真实标签为0，错误划分为1的损失为a， 若x真实标签为1，错误划分为0的损失为b， 求最优决策方法
(2)结合图画出来。
3.svm (8分)
(1)线性可分时的优化目标，约束条件
(2)线性不可分咋整
(3)支持向量的意义
4.机器学习的方法 (8分)
(1)机器学习估计参数模型的方法
(2)这些方法有什么不同
(3)这些方法什么时候趋于一致
5.逻辑回归 (7分)
(1)逻辑回归为什么优化函数使用条件分布log(Y|x)而不是联合分布log(x,Y)
(2)逻辑回归的推导
6.pca (8分)
(1)从信号重构角度推导pca
(2)怎么实现信号压缩
7.k-means (8分)
(1)k-means流程
(2)k-means目标函数
(3)k-means和em算法的不同
8.线性回归 (5分)
实验一是非线性回归，怎么将非线性回归变成线性回归
标签：机器,试题,means,回归,哈工大,2020,线性,pca,方法 来源： https://blog.csdn.net/weixin_45406155/article/details/110038501
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