湖南師范大學(xué)碩士研究生入學(xué)考試自命題科目考試大綱不僅能給你一個(gè)復(fù)習(xí)的方向，還能幫助你梳理整個(gè)知識(shí)脈絡(luò)，方便記憶。今天，小編為大家整理了“2023考研大綱：湖南師范大學(xué)2023年碩士研究生入學(xué)考試自命題科目《機(jī)器學(xué)習(xí)導(dǎo)論》考試大綱”的相關(guān)內(nèi)容，希望對(duì)大家有所幫助！
湖南師范大學(xué)碩士研究生招生考試自命題科目考試大綱
考試科目代碼：【】考試科目名稱：機(jī)器學(xué)習(xí)導(dǎo)論
考試內(nèi)容及要點(diǎn)
《機(jī)器學(xué)習(xí)導(dǎo)論》課程培養(yǎng)了學(xué)生使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法結(jié)合數(shù)據(jù)完成學(xué)習(xí)模型的能力，以便為針對(duì)不同數(shù)據(jù)構(gòu)造合適的學(xué)習(xí)模型解決實(shí)際問題，并掌握對(duì)學(xué)習(xí)結(jié)果評(píng)價(jià)的方法。
（一）基本概念
１．機(jī)器學(xué)習(xí)基本概念；
２．誤差和過擬合；
３．模型評(píng)價(jià)方法，包括留出法、交叉驗(yàn)證法、自助評(píng)價(jià)法、調(diào)參法；
４．性能度量，包括機(jī)器學(xué)習(xí)的錯(cuò)誤率、精度、F1檢驗(yàn)法、ROC/AUC圖檢驗(yàn)，代價(jià)曲線；
５．各種機(jī)器學(xué)習(xí)中的檢驗(yàn)方法，包括假設(shè)檢驗(yàn)，交叉檢驗(yàn)，McNemar，F(xiàn)riedman，Nemenyi，偏差/方差分析。
（二）線性模型
１．線性模型基本概念；
２．線性回歸模型和對(duì)數(shù)幾率回歸模型；
３．線性判別分析LDA算法；
４．多分類學(xué)習(xí)；
５．類別失衡狀態(tài)的調(diào)節(jié)方法。
（三）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
１．神經(jīng)元與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本概念；
２．感知機(jī)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建；
３．參數(shù)調(diào)節(jié)的反向傳播算法；
４．全局最優(yōu)和具備最優(yōu)概念與調(diào)節(jié)方法；
５．深度學(xué)習(xí)的基本概念。
（四）支持向量機(jī)
１．SVM的基本思想與概念、對(duì)偶問題；
２．核函數(shù)的基本概念與意義；
３．正則化的意義與基本計(jì)算；
４．支持向量回歸；
５．核方法。
（五）集成學(xué)習(xí)
１．集成學(xué)習(xí)的基本概念與理論；
２．Boost模型的基本概念與使用；
３．Bagging模型的基本概念與使用；
４．隨機(jī)森林模型的基本概念與使用；
５．?dāng)?shù)據(jù)集成中的多樣性，包括誤差分解、多樣性度量與增強(qiáng)。
（六）聚類
１．聚類的基本概念與性能度量方法；
２．類間和類內(nèi)距離計(jì)算；
３．k均值聚類模型的基本概念與應(yīng)用；
４．高斯混合聚類模型的基本概念與應(yīng)用；
５．密度聚類和層次聚類的基本概念。
原文鏈接：https://yjsy.hunnu.edu.cn/info/1027/13242.htm
以上就是小編整理“2023考研大綱：湖南師范大學(xué)2023年碩士研究生入學(xué)考試自命題科目《機(jī)器學(xué)習(xí)導(dǎo)論》考試大綱”的全部內(nèi)容，想了解更多考研復(fù)試大綱信息，請持續(xù)關(guān)注本網(wǎng)站！
