机器学习考试题库：监督学习、无监督学习和支持向量机

国科大网安学院机器学习周晓飞2022年期末考试题库 本资源摘要信息主要是关于机器学习的考试题库，来自国科大网安学院周晓飞老师的2022年期末考试题库。该考试题库涵盖了机器学习的多个方面，包括监督学习、无监督学习、概率论、贝叶斯分类器、支持向量机、核函数、线性分类方法、非线性分类方法等。 1. 监督学习和无监督学习 监督学习是机器学习的一种，通过已知的输入和输出来训练模型，使模型能够对新的输入数据进行预测。监督学习的算法包括贝叶斯分类器、支持向量机、Logistic回归等。在监督学习中，模型的参数是通过最大似然估计或最大后验估计来确定的。 无监督学习是机器学习的一种，通过未知的输入数据来训练模型，使模型能够发现数据中的模式或结构。无监督学习的算法包括K-Means、层次聚类、主成分分析等。 2. 概率论 概率论是机器学习的数学基础之一，描述了随机事件的概率分布。常见的概率分布包括正态分布、指数分布、Beta分布、Dirichlet分布等。 3. 贝叶斯分类器 贝叶斯分类器是一种常用的分类算法，基于贝叶斯定理，通过计算类别的后验概率来进行分类。贝叶斯分类器的特点是假设样本各维属性独立，且假设样本服从多项式分布。 4. 支持向量机 支持向量机（SVM）是一种常用的分类算法，基于最大间隔分类的思想，通过找到最优的分类超平面来对数据进行分类。SVM的原理可以概括为最大间隔分类，算法性能取决于核函数的选择和软间隔参数C。 5. 核函数 核函数是SVM中的一个重要概念，用于将低维空间中的数据映射到高维空间中，使得数据变得线性可分。常见的核函数包括线性核函数、多项式核函数、径向基核函数等。 6. 线性分类方法 线性分类方法是一种常用的分类算法，通过找到最优的分类超平面来对数据进行分类。常见的线性分类方法包括感知机、最小距离分类器、Logistic回归等。 7. 非线性分类方法 非线性分类方法是一种常用的分类算法，通过找到最优的非线性分类超曲面来对数据进行分类。常见的非线性分类方法包括核SVM、决策树、随机森林等。 8. 机器学习的应用 机器学习有很多实际应用，例如图像识别、自然语言处理、推荐系统等。机器学习也可以应用于数据挖掘、预测分析、自动控制等领域。 本资源摘要信息涵盖了机器学习的多个方面，包括监督学习、无监督学习、概率论、贝叶斯分类器、支持向量机、核函数、线性分类方法、非线性分类方法等，为机器学习的学习者和研究者提供了一个系统的参考资源。