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一、单项选择题（15题 每题 2 分，共 30 分）
二、判断题（10题 每题 2 分，共 20 分）
三、简答题（ 4 题 共 20 分）
四、综合应用题（2题 每题 15 分，共 30 分）
数学基础
特征值分解
奇异值分解
拉格朗日乘子
协方差矩阵
TR
复习
基础知识
要求 ：基本概念
要求 ：数据集划分
要求 ：性能度量
要求 ：可以描述任务之间的关系
要求 ：可以描述各算法的特点，同类任务不同算法的特点及其之间的区别等
监督学习：
无监督学习：
回归：有监督学习 标签为连续值 估计多个变量之间关系的一个统计过程，回归广泛应用于预测和预报，算法有：线性回归 决策树 支持向量回归
分类：有监督学习 标签为离散值 利用训练集来判断新数据点的类别的过程 是机器学习和模式识别领域最常见的任务 算法有：支持向量机 决策树 逻辑回归 贝叶斯分类 神经网络
聚类：无监督学习 标签未知 聚类是根据某种相似性 把一组数据划分成若干簇的过程 聚类算法：原型聚类 层次聚类 密度聚类
降维：PCA是无监督学习 LDA是有监督学习 降维是根据某种规则对高纬度数据进行维度约减的过程 实际应用中降维和回归 分类 聚类算法 联合使用 算法有：主成分分析PCA（无监督学习）线性判别分析LDA（有监督学习）
模型评估与选择：经验误差 泛化误差的概念 过拟合和欠拟合的概念 评估方法：留出法 交叉验证法 自助法 性能度量：方差 错误率 精度 查全率 查准率 ROC AUC
线性回归
任务：回归 或 多元回归
思想：最小化所有数据点到分类平面的均方误差
模型：凸优化函数
算法：最小二乘法 求解析解 严格的公式求解
算法特点：
要求：
可以按照自己的理解简述线性回归问题，掌握线性回归算法特点。
可以对简单数据进行计算。
逻辑回归
任务：线性分类
思想：最大化数据点的似然函数
模型：
算法：求近似解 梯度下降 牛顿法
掌握：
逻辑回归和线性回归的区别和联系，逻辑回归算法特点
梯度下降、牛顿法的基本原理 迭代公式
进行简单的数据运算
决策树 这个会考计算题
任务：回归或分类
思想：采用分而治之的思想对数据进行递归划分
模型：树形结构 采用特定准则选取属性
算法：ID3 C4.5 CART
三种不同的算法选择属性采用的准则不同：
ID3算法 采用信息增益 定义如下：
C4.5算法采用的是信息增益率 CART算法采用的是基尼指数
预剪枝和后剪枝
对连续值与缺失值的处理
感知机
任务：线性二分类 非线性不可分 比如异或
思想：最小化误分类的点到分类平面的距离
算法：梯度下降
模型特点
PPT例子
多层神经网络
任务：线性分类 或 非线性分类
思想：利用多层神经网络对非线性的数据进行分类
算法：误差逆传播 梯度下降+链式法则
按照自己的理解简述基本神经元 多层网络模型 算法特点
BP的基本原理和迭代公式
支持向量机
任务：分类 回归
思想：最大化数据点到超平面的最短距离
模型：
算法：凸二次规划可解，效率低！ 采用拉格朗日乘子法 + 对偶问题
要求：
支持向量机和其他算法的区别
简述软间隔支持向量机并简述和常规支持向量机的关系和区别
了解SMO算法
主成分分析 PCA （重点）
任务：非监督降维
思想：最大化投影后数据的方差 最小化重建误差
模型：非凸优化模型
算法：特征值分解 解析解
PCA算法的过程：
- 中心化 A = X - X均
- 计算协方差矩阵 C = A*AT
- 特征值分解
- 根据特征值选取特征向量构建投影矩阵
- 输入原样本投影至新子空间完成降维
要求：
PCA算法的特点
核化PCA
线性判别分析 LDA
任务：监督降维
思想：最大化类间散度矩阵 最小化类内散度矩阵
模型：非凸优化模型
算法：广义特征值问题 求解析解
LDA算法流程：
- 计算每个类的类中心 和所有样本的中心
- 计算类内散度矩阵和累间散度矩阵
- 计算S = SW-1 * Sb
- 对S进行特征值分解 并根据特征值选择特征向量构建投影矩阵
- 输入原样本投影至新子空间完成降维
掌握LDA算法和PCA算法的区别和联系
掌握LDA算法的流程
进行简单的数据运算
K均值聚类
劳埃德算法流程