华东师范大学《模式识别与机器学习》试题

绝地灬酷狼 2023-01-02 12:29 83阅读 0赞

LawsonAbs的认知与思考，还请各位读者审慎阅读。

# 总结 #

*  文章来源：csdn：LawsonAbs
 *  持续更新~

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欢迎选修ssl老师的机器学习课，担心吗？害怕吗？还觉得学习机器学习有意思吗？ 这里总结一下ssl老师课程中的考试题，希望能够帮助到师弟师妹们。希望后续有新考试题出来时，师弟或者师妹可以联系我将其加入题库。

# 1. 2010年试题 #

## 求高斯分布的均值和协方差矩阵的最大似然估计 ##

# 2. 2012年考题 #

## 名词解释：贝叶斯公式、最小误差概率模型 ##

## 最大似然估计，最大后验估计，贝叶斯估计的含义？ ##

*  最大后验估计就是在最大似然估计的基础上加了一个参数的先验
 *  贝叶斯估计就是使用贝叶斯定理计算一个参数的后验分布

## 已知x,y是连续型变量，其中 x = g ( y ) x=g(y) x=g(y)，已知x的概率密度为 p X ( x ) p\_X(x) pX(x)，求y的概率密度表达式。 ##

利用分布求

## 简述规范化的作用 ##

*  线性回归中，使用L2范数作为惩罚项的正则化最小二乘法称为岭回归
 *  线性回归中，使用L1范数作为惩罚项的正则化最小二乘法称为Lasso回归

## 如何进行主成分分析？ ##

## HMM的联合分布表达式 ##

# 3. 2013年考题 #

## head to head 的公式推导 ##

这是汇总结构，汇总结构分两种情况：一种是节点被观测，一种是节点不被观测。

*  B 节点被观测  
    ![在这里插入图片描述][20210107144815727.png]
 *  B 节点不被观测  
    ![在这里插入图片描述][20210107144542106.png]

## 线性分类器两类不可分问题的函数表达式以及其实现思路 ##

## KNN的基本思想 ##

## kmeans的基本思想 ##

*  目标： 最小化所有数据到其所属簇中心的距离的平方和
 *  方法：迭代优化近似求解

# 4. 2014年考题 #

# 如何检验某个函数是否是核函数？ #

*  根据核函数的定义
 *  根据有限半正定性

## 和积算法的过程是什么？ ##

## 什么是共轭先验？ ##

## head to tail 的推导 ##

## 隐马尔可夫模型如何产生观测序列？ ##

## 写出HMM模型用到的所有参数，并写出其全部变量的联合分布 ##

## 什么是最大团？ ##

## 为什么需要近似推断？ ##

## EM算法的详细步骤？ ##

## Fisher 的基本思想，优化表达式及结果 ##

Fisher线性判别也称为线性判别分析（Linear discriminant analysis,LDA），既可以看成一种线性分类器，也可以看成一种监督降维方法。  
用途：

*  降维
 *  分类

优势：

*  同时考虑类间与类内的关系  
    即：一方面希望两个类别的数据投影后的均值之间的距离尽可能大。（这个距离怎么衡量？）。假设类别一的均值是 m 1 m\_1 m1，类别2的均值是 m 2 m\_2 m2

# 5. 2015年考题 #

## 线性回归模型定义 ##

## 期望传播 ##

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