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資源簡介

北京航空航天大學機器學習研究生課程近兩年試題。19年主要考察的內容有：1，貝葉斯決策，基于最小風險和最小方差的決策，ppt例題 2，id3和c4.5的區別，預剪枝和后剪枝的基本思想和優缺點 3，svm的基本思想，模型表達式，軟間隔和硬間隔的物理含義，如何用來解決非線性問題 4，以混合高斯為例，解釋em算法的基本思想和步驟 5，（1）常見的采樣方式，基本采樣法，ppt例題 （2）概率圖模型解決聯合分布問題，ppt例題 6，什么是過擬合，解決方法有哪一些 7，pca算法基于最小均方誤差的思想，推導過程，計算步驟，ppt例題。 8，給出一個4X4X4X3的全連接神經網絡，推導反向傳播算法，以第二層的第三個節點為例 9，給出機器學習和深度學習的聯系，各有什么優缺點，你認為未來深度學習會如何發展。

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代碼片段和文件信息

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