19级山大网安机器学习复习总结

•机器学习与人工智能、深度学习三者的关系、区别

人工智能：机器展现的人类智能

机器学习：实现人工智能的一种方法，计算机利用已有的数据(经验)，得出了某种模型，并利用此模型预测未来的一种方法

深度学习：实现机器学习的一种技术

•机器学习三步骤

定义一个model即function set

定义一个goodness of function损失函数去评估该function的好坏

找一个最好的function

•解释过拟合和欠拟合现象

•解释方差和偏差的概念

•正则化的概念和目的

•简述几种降低过拟合和欠拟合风险的方法

•简述梯度下降的过程

•Adagrad方法解决了什么问题，如何做的？

•随机梯度下降解决了什么问题，如何做的？

•简述机器学习任务中，回归和分类任务的区别

•分类和回归任务的模型输出区别

•简述判别模型和生成模型各自的做法以及两种方法的区别

•逻辑斯蒂回归中，若使用平方误差(square error)作为损失函数的表示，可行吗？

•简述深度学习训练时，反向传播都做了什么

•简述CNN的卷积层和池化层，各自的实现了什么特性，以及做了什么

•CNN中，卷积操作的本质特性包括稀疏交互和参数共享，具体解释这两种特性及其作用

•梯度消失产生的原因以及如何解决

•冲量(momentum)方法做了什么以及解决了什么问题

•dropout方法做了什么以及解决了什么问题

•L1&L2 正则化

•相比CNN与传统DNN，RNN是为了解决什么问题？如何解决的？

•长短时记忆网络LSTM四个主要的模块及其各自作用

•RNN训练中为什么会出现梯度爆炸现象

•半监督学习中的生成模型方法和监督学习中的有何异同？

•Hard label / Soft label 区别

•简述聚类中的k-means方法

•简述PCA方法以及其实现的最主要目标

•异常检测主要做了什么

•什么是灾难性遗忘？为了解决灾难性遗忘问题，我们可以怎样做？

•简述元学习和机器学习的异同

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