题型

选择2x10,判断2x10,简答x4(6+8+8+8)计算题x2

闲言少叙，复习可以大致参考往届学长的帖子，

简答题记录：

1.例行机器学习定义及其步骤流程

2.逻辑回归与线性回归的主要区别（主要考察模型假设与损失函数维度）

3.支持向量机SVM，软/硬间隔支持向量机，感知机，考察SVM与感知机的不同，软间隔的目标与定义概念等

4.考察随机森林算法流程，决策树算法流程，其中随机森林的随机性主要体现在哪里？

计算题

1.朴素贝叶斯计算，无需多言

2.密度聚类计算

K-means考了几千次，DBSCAN第一次，未来期末要考什么，只有天知道。

本帖仅作记录，若想得知简答题答案直接询问Gemini等工具即可。