考试内容

选择题填空判断看看题库和打印店的那个题，还有我发的选择题，多留意老师说过的重点，应该都是必考

简答题(我的猜测可能会考的)
1.机器学习概念
2.机器学习的分类
3.监督学习，半监督学习，无监督学习，强化学习的概念
4.假设空间和版本空间(感觉概率大)
5.数据集划分方式的比较和优缺点(留出法和自助法感觉更重要)(感觉概率大)
6.Pr曲线和roc曲线区别(感觉概率大)
7.精准率和召回率和F1，roc，公式要全记下来，可能会让背公式
8.偏差，方差，噪声的概念，可能会考三者的区别
9.knn算法的三要素和特点和缺点
10.多梯度下降三个分类是什么和优缺点和比较
11.模型正则化减少参数的方法
12.逻辑回归和线性回归区别(感觉感觉大)
13.决策树优缺点
14.预剪枝和后剪枝的优缺点
15.BP算法跳出局部最优策略
16.支持向量机的目的

大题(猜测可能考的，别完全相信我哈，只是给个思路)，可以看我发的计算题pdf
Knn(应该是必考)
召回率和精确率(应该是必考)
最小二乘法
R方
基尼指数
Bp算法的那个题(应该是必考)

以上为我的理解，不要完全相信我。可以当个参考