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山东大学机器学习期末2022

接力:山东大学机器学习期末2021

本来是不想写的,因为不想回忆起考试时啥也不会的伤痛,没想到最后给分老师海底捞,心情好了一些,还是一块写完

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山东大学机器学习期末考试2022

考试范围

SMO不考,PCA那一章因子分析不考,最后一章learning theory只考Bias-Variance ComplexityDecomposition
跟去年不太一样,比如去年不考GDA,今年我们的第二题就跟GDA的一个推论很像,考试范围最后一节课老师会说。

一、线性回归+牛顿法

考了线性回归的概率解释。

在这里插入图片描述
(1)问p(y∣x;θ)p(y|x;\theta)p(yx;θ)(这里θTx\theta^T xθTx均是确定的哦)
(2)写出最大似然函数
(3)证明通过最大似然求解等价于求解最小二乘

然后,答案全在ppt上。

(4)求正则化线性回归的正规方程(作业题)

二、高斯朴素贝叶斯

(也许是叫这个名儿,可以上网搜搜)
(1)在原来贝叶斯的基础上,增加假设YYY符合伯努利分布,参数为pppX∣YX|YXY符合正态分布,均值为μij\mu_{ij}μij,方差为σij\sigma_{ij}σij,写出最大似然函数(其实就是贝叶斯的最大似然代入以上具体的概率分布)
(2)证明P(Y∣X)=11+?P(Y|X)=\frac{1}{1+?}P(YX)=1+?1,其中?=f(p,μ,σ)?=f(p,\mu,\sigma)?=f(p,μ,σ)(证明形式是这样,,具体忘了,,求解最大似然估计参数p,μ,σp,\mu,\sigmap,μ,σ,然后用参数表示?)

三、软间隔SVM变形

在这里插入图片描述
松弛一项变为C∑i=1mξi2C\sum_{i=1}^{m}ξ_i^2Ci=1mξi2
(1)写出KTT条件
(2)求对偶问题

四、简答题

(跟之前的大差不差)

  1. pca算法的步骤
  2. 核方法在K-means算法上的应用
  3. Bias,Variance和模型复杂度关系
  4. K-means算法的步骤

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