试卷共六个大题，基本都在老师考前画的重点内，不过还是有些出乎意料的…可能因为往年开卷的原因，感觉复习资料特别少，简单整理一下供大家参考。
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一、 概念题
1、机器学习过程，每个环节主要操作
2、集成学习的概念，BOOSTING和BAGGING 思想
3、交叉验证法
4、特征提取和特征选择的区别
5、隐马尔科夫模型定义形式，以及解决的三个问题br> 6、贝叶斯决策过程
二、 svm
1、svm概念,其目的,什么是最优化分类面
2、最优拉格朗日形式
3、核函数为什么要引入函数
4、验证核函数，基本如下，只是x,y换成了x1,x2，映射函数是（x^2 x 1/2）T
- 卷积层作用
- 激活函数以及形式
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