哈工大2021秋机器学习期末试题

哈工大2021秋机器学习期末试题

刚刚经历了机器学习复习和考试,这过程简直是太折磨了。
哈工大2021秋机器学习期末试题_第1张图片

这门课的期末考试往年题还是很有参考价值的。所以我在考试的时候抽了点时间把期末题记了一下,希望能对学弟、学妹(如果有的话)考前复习有所帮助。跟前几年的题一样,没标准答案,如果有大佬愿意把自己做的标答贡献出来再更新吧。

正文开始
一、参数正则化和参数先验间有什么关系?在机器学习模型参数估计的过程中,正则化的目的是什么?

二、请写出条件熵的定义,举一个本课程应用该方法的例子,说明这样做的好处,并给出直观的解释、

三、朴素贝叶斯模型的基本假设是什么?这样假设有什么好处?如果在实际中满足该假设,那么该分类器是否是最优分类器?说明为什么。

四、K-means算法与GMM算法中EM的相同与不同?两个算法分别有什么优势和劣势?GMM算法中,E步的更新公式?M步最大化期望的公式?

五、线性可分下SVM的目标函数和约束条件分别是什么?解的形式?本可以对原目标函数和约束条件进行优化,为什么要求对偶问题进行优化?这样做有什么好处?

六、用EM算法优化GMM模型时,有时会出现协方差矩阵不可逆的情况,造成这种情况的原因是什么?如果你遇到这种情况,你通常会用什么方法来解决?

七、逻辑回归分类器是线性分类器吗?如果是,请证明;若不是,也请说明为什么。

八、向量(函数)内积在机器学习这门课中经常出现。请举三个例子,叙述其出现的场景并说说你的理解。

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