山東大學軟體學院2018機器學習期末考試（回憶版）
總分一百分，開卷。
一、名詞解釋（5*4）
1、機器學習
2、主動學習
3、id3
4、神經網路
二、簡答題（10*3）
1、簡述parzen窗方法的原理和過程。證明為什麼可以用高斯概率密度函式作為窗函式。
2、簡要說明梯度下降法和牛頓法的基本思想和區別。解釋為什麼梯度下降法能夠保證一定是下降的？
3、什麼是過擬合？為什麼會出現過擬合？如何解決過擬合問題？
三、綜合題（20+30）
1、證明adaboost演算法的合理性。
2、在svm支援向量機中，簡述為什麼要使margin最大化？求下列函式的對偶函式（ppt上原公式）。對於非線性問題該如何解決又什麼方法嗎？
山東大學軟體學院大學物理期末考試回憶版
2021年1月4日14 30 16 30 簡明物理學上下冊 第一章 質點運動 第二章 力學中的守恆定律 第三章 剛體和理想流體 第四章 振動和波動 第七章 電荷和靜電場 第八章 電流和恆磁場 第九章 電磁感應和麥克斯韋電磁理論 課本上標星號的地方全部不考 第一章 11分 第二章 18分 第三章 11...
山東大學Python（13） 機器學習介紹
使用 jupyter notebook 編寫 本章知識目錄 1.什麼是機器學習 2.機器學習的應用 3.機器學習的任務 4.機器學習的通用步驟 5.為什麼資料處理是重要的 6.資料預處理的主要任務 7.資料清理 data cleaning 8.資料整合 什麼是機器學習 1.是尋找一種對自然 人工主題...
山東大學 軟體學院 17級軟工 演算法設計與分析
1 證明f 是乙個流 容量約束 流守恆約束 課本證明和上課講的證明方法不同，兩者都可，但個人傾向於課本證明，理解以後證明思路很清晰 2 強連通分支的證明 3 設計最小生成樹演算法 通過安全邊 演算法正確性證明，時間複雜度分析 4 dag中最長路徑的演算法設計，bellman方程，時間複雜度分析 5 ...