2024山東大學(xué)805機器學(xué)習(xí)考研大綱有哪些內(nèi)容？

2024山東大學(xué)805機器學(xué)習(xí)考研大綱公布了！那么其中的內(nèi)容具體有哪些呢？快來看看小編為大家整理的2024山東大學(xué)805機器學(xué)習(xí)考研大綱的有關(guān)內(nèi)容，包含考試范圍和主要內(nèi)容。

　　一、考試基本要求
　　要求考生系統(tǒng)地理解機器學(xué)習(xí)的基本概念，理解和掌握各種機器學(xué)習(xí)的理論和方法，并具有綜合運用所學(xué)知識進行分析問題和解決問題的能力。
　　二、考試范圍和主要內(nèi)容
　　1．緒論
　　機器學(xué)習(xí)的基本概念。
　　2．模型評估與選擇
　　經(jīng)驗誤差與過擬合、評估方法、性能度量、比較檢驗、偏差與方差等。
　　3．線性模型
　　線性回歸、對數(shù)幾率回歸、線性判別分析、多分類學(xué)習(xí)、類別不平衡問題、基于梯度的優(yōu)化方法等。
　　4．決策樹
　　決策樹基本流程、劃分選擇、剪枝處理、連續(xù)與缺失值、多變量決策樹等。
　　5．神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
　　神經(jīng)元模型、感知機與多層網(wǎng)絡(luò)、誤差逆?zhèn)鞑ニ惴?、全局最小與局部極小、其他常見神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)等。
　　6．支持向量機
　　間隔與支持向量、對偶問題、核函數(shù)、軟間隔與正則化、支持向量回歸、核方法等。
　　7．貝葉斯分類
　　貝葉斯決策論、參數(shù)化估計方法、非參數(shù)化估計方法、樸素貝葉斯分類器、半樸素貝葉斯分類器、貝葉斯網(wǎng)、EM算法等。
　　8．集成學(xué)習(xí)
　　個體與集成、Boosting、Bagging、隨機森林、結(jié)合策略、多樣性等。
　　9．聚類
　　聚類任務(wù)、性能度量、距離計算、原型聚類、密度聚類、層次聚類等。
　　10．降維與度量學(xué)習(xí)
　　k近鄰學(xué)習(xí)、低維嵌入、主成分分析、核化線性降維、流形學(xué)習(xí)、度量學(xué)習(xí)等。
　　本文內(nèi)容整理于山東大學(xué)研究生招生信息網(wǎng)。
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