2024年北京航空航天大學(xué)非全日制研究生招生考試《機(jī)器學(xué)習(xí)》考試大綱
一、復(fù)習(xí)要點(diǎn)
(一) 機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)算法：(1)Bayesian學(xué)習(xí)以及相關(guān)算法;(2)Q學(xué)習(xí)基本概念;(3)歸納學(xué)習(xí)-決策樹構(gòu)建算法。
掌握機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展歷史、AlphaGO技術(shù)的發(fā)展歷史以及核心技術(shù)，掌握Q學(xué)習(xí)的基本方法;掌握VC維的定義，以及統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的基本結(jié)論，深入理解經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)和真實(shí)風(fēng)險(xiǎn)概念區(qū)別與聯(lián)系;理解Bayesian的基本原理，貝葉斯學(xué)習(xí)、樸素貝葉斯算法在相關(guān)實(shí)際問題中應(yīng)用;掌握HMM算法的基本原理;掌握信息熵概念的內(nèi)涵、ID3算法構(gòu)建過程、根據(jù)具體的實(shí)例，構(gòu)建決策樹。掌握信息增益的概念，以及在構(gòu)建決策樹時(shí)的物理含義。
(二)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)：(1)線性分類器-感知機(jī)等;(2)傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-BP算法等;(3)深度學(xué)習(xí)-卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。
掌握線性分類器的構(gòu)建方法，包括線性分類器的基本形式、構(gòu)建方法;掌握感知機(jī)的構(gòu)建方法、Fisher準(zhǔn)則、最小均方誤差準(zhǔn)則。掌握機(jī)器學(xué)習(xí)里優(yōu)化概念如何應(yīng)用于線性分類器的設(shè)計(jì)。理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反傳算法基本原理、能夠根據(jù)具體簡(jiǎn)單的網(wǎng)絡(luò)實(shí)例寫出反傳公式的基本形式。了解經(jīng)典深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、以及前沿技術(shù)，主要掌握卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建過程、包括卷積操作的定義、Pooling操作的定義等。
(三)統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)分類器：(1)支持向量機(jī);(2)Adaboost算法;(3)子空間學(xué)習(xí)與稀疏表示。
理解統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的基本原理、支持向量機(jī)的基本原理與線性分類器的聯(lián)系。掌握支持向量機(jī)的優(yōu)化目標(biāo)構(gòu)造方法、優(yōu)化算法以及應(yīng)用。掌握Adaboost的基本原理，弱分類器的基本概念以及分類器融合算法。掌握子空間學(xué)習(xí)與稀疏表示的基本概念與思想，掌握主成分分析方法的具體過程、優(yōu)化目標(biāo)以及應(yīng)用?；玖私釬isher判別分析、核判別分析等等;了解稀疏表示方法與子空間學(xué)習(xí)的聯(lián)系與區(qū)別。
您填的信息已提交,老師會(huì)在24小時(shí)之內(nèi)與您聯(lián)系
如果還有其他疑問請(qǐng)撥打以下電話
招生學(xué)院
更多熱門簡(jiǎn)章
更多
中國(guó)人民大學(xué)
北京大學(xué)
中國(guó)政法大學(xué)
清華大學(xué)
對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)
微信小程序
微信公眾號(hào)
在職研APP
