机器学习+算法考试有感 2019 山东大学
生活随笔
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机器学习+算法考试有感 2019 山东大学
小編覺(jué)得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.
機(jī)器學(xué)習(xí)+算法考試有感 2019 山東大學(xué)
- 機(jī)器學(xué)習(xí)
- 算法
機(jī)器學(xué)習(xí)
開卷考,考試只占40分
只記得如下:
- 名詞解釋(最大似然+強(qiáng)化學(xué)習(xí)+奧卡姆剃刀)
- 簡(jiǎn)答(貝葉斯估計(jì))
- 大題(決策樹+svm)
本學(xué)期所學(xué):
- 貝葉斯決策論
- 參數(shù)估計(jì):最大似然估計(jì)、貝葉斯估計(jì)
- 非參數(shù)估計(jì):Parzen窗、KNN
- 線性判別函數(shù):線性可分/不可分、梯度下降、牛頓法
- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):單層、多層、反向傳播、RBF、SOM
- 決策樹:ID3、C4.5、CART
- SVM
遺漏部分:
- 知識(shí)點(diǎn)需要能用文字描述,盡量簡(jiǎn)短。如最大似然估計(jì)、貝葉斯估計(jì);
- 決策樹計(jì)算需要很熟悉;
- svm需要一份詳細(xì)推理,包括kkt條件,對(duì)偶性轉(zhuǎn)化,以及svm如何 處理線性不可分問(wèn)題;
前面名詞解釋因?yàn)椴蛔銐蚴煜?#xff0c;不能用文字簡(jiǎn)練描述,只能看著西瓜書抄,浪費(fèi)很多時(shí)間。決策樹計(jì)算很慢,svm推理要寫好久,幾乎是卡著時(shí)間寫完的。
算法
沒(méi)有實(shí)驗(yàn),無(wú)課堂點(diǎn)名,交過(guò)兩次作業(yè),考試應(yīng)該至少占90分,老師說(shuō)并查集不考
五道設(shè)計(jì)題,只記得如下:
- 根據(jù)Dijkstra idea設(shè)計(jì)
- 設(shè)計(jì)最小生成樹,安全邊性質(zhì)
- 動(dòng)態(tài)規(guī)劃(設(shè)計(jì)最長(zhǎng)路徑)
- 證明最大流最小切割定理(3條互證)
- Bellman-Ford迭代次數(shù)與所求點(diǎn)到源點(diǎn)s邊數(shù)相等證明
本學(xué)期所學(xué)
- BFS、DFS,DFS應(yīng)用:Topological Sort、Strong Connect Component
- 單源最短:Bellman-Ford、DAG、Dijkstra
- 全局最短:Extend、Slow、Fast、Floyd-Warshall
- 最小生成樹:安全邊性質(zhì)、Kruskal、Prim
- 最大流:最大流最小切割、最大二分匹配
- 動(dòng)態(tài)規(guī)劃
- 并查集
遺漏部分:
- dijkstra復(fù)雜度分析
- 動(dòng)態(tài)規(guī)劃idea,why
- 鴿巢原理?
每個(gè)算法的idea是最重要的,為什么有這個(gè)idea,如何根據(jù)idea對(duì)相似問(wèn)題設(shè)計(jì)算法。
這次算法考試很難,都是需要自己設(shè)計(jì)的,背就寫上去的題占很少部分。
總結(jié)
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