概述
一、名词解释
- 聚类
- 似然
- 剪枝
- K最近邻
二、简答题
- 1号碗中装有30个水果味糖和10个巧克力味糖，2号碗中装有20个水果糖和20个巧克力糖。现摸出一个水果糖求是从1号碗中摸出的概率。
- 简述KNN的基本思想和优缺点
- 简述集成思想和bagging和adaboost异同
- 简述ID3的优缺点，以及决策树中如何防止过拟合
三、综合题
- SVM的定义
- SVM解决线性不可分问题的方法和基本思想
- 对偶形式的推导
四、综合题
- 比较神经网络和SVM
- 如果激活函数为线性函数的缺陷
- 简述学习率的影响
- 举例生活中应用神经网络的例子，并简述其影响
最后
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