2024山東大學805機器學習考研大綱有哪些內容？

2024山東大學805機器學習考研大綱公布了！那么其中的內容具體有哪些呢？快來看看小編為大家整理的2024山東大學805機器學習考研大綱的有關內容，包含考試范圍和主要內容。

　　一、考試基本要求
　　要求考生系統(tǒng)地理解機器學習的基本概念，理解和掌握各種機器學習的理論和方法，并具有綜合運用所學知識進行分析問題和解決問題的能力。
　　二、考試范圍和主要內容
　　1．緒論
　　機器學習的基本概念。
　　2．模型評估與選擇
　　經驗誤差與過擬合、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、對數幾率回歸、線性判別分析、多分類學習、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．神經網絡
　　神經元模型、感知機與多層網絡、誤差逆?zhèn)鞑ニ惴?、全局最小與局部極小、其他常見神經網絡、深度學習等。
　　6．支持向量機
　　間隔與支持向量、對偶問題、核函數、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、參數化估計方法、非參數化估計方法、樸素貝葉斯分類器、半樸素貝葉斯分類器、貝葉斯網、EM算法等。
　　8．集成學習
　　個體與集成、Boosting、Bagging、隨機森林、結合策略、多樣性等。
　　9．聚類
　　聚類任務、性能度量、距離計算、原型聚類、密度聚類、層次聚類等。
　　10．降維與度量學習
　　k近鄰學習、低維嵌入、主成分分析、核化線性降維、流形學習、度量學習等。
　　本文內容整理于山東大學研究生招生信息網。
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