人工智能考试重点梳理：模型、公式与策略

"人工智能考前整理" 本资料是针对人工智能考试的复习笔记，主要涵盖了考试可能出现的题型和重要考点。考试主要包括三种题型：简述题、计算题和综合题，涉及的知识点全面且深入。 在简述题部分，考生需要熟悉各种算法的基本步骤、优缺点，以及不同算法之间的对比。例如，可能会要求考生阐述k-近邻算法的工作原理，或者比较决策树和随机森林的差异。 计算题部分会涉及信息熵等概念的计算。考生需要掌握如何计算数据集的信息熵，包括在考虑多个类别情况下的信息熵，同时了解信息增益和信息增益率的概念及其计算方法。此外，还可能遇到决策树的构建过程，如需完成已给出部分的决策树，或者计算特定步驟的信息熵和信息增益。 综合题通常具有较高分值，可能包含完成k-means聚类或分层聚类的过程。对于k-means，考生不仅要理解算法，还需要能够展示每一轮迭代后簇的组成和中心点的变化。对于分层聚类，需要熟悉Single、Average和Complete Linkage这三种合并策略，并能应用它们来解决问题。 在其他章节，考生需要知道k-近邻算法中各种距离公式的应用，线性回归模型的构建，包括从二分类到多分类问题的转换，如ovo和ovr编码。此外，还要理解模型评估指标，如精度和误差，但 roc/auc曲线不作为考试内容。 决策树部分，考生应熟悉id3和c4.5算法，包括它们的优缺点，c4.5处理连续特征的方法，以及过拟合和欠拟合的概念。模型选择和评估会考察公式应用，但具体公式通常会在考试中给出。 特征工程是另一个重要环节，尤其关注简答题中的过滤式特征选择，如方差选择法。而贝叶斯分类器，尤其是朴素贝叶斯，考生需要理解其基本原理和公式应用。最后，集成模型如Bagging和Boosting的作用和区别，以及支持向量机的基本概念也应有所了解。 这场人工智能考试要求考生不仅掌握基础理论，还要具备一定的计算和分析能力，对各种机器学习模型有深入的理解，并能在实际问题中应用这些知识。复习时，考生应重点关注各类算法的实现细节、优缺点，以及如何评估和改进模型性能。