2021廈門大學904數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與機器學習研究生參考書目
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2021廈門大學904數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與機器學習研究生參考書目 正文
計算機科學系:904數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與機器學習:數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(50分)+機器學習(100分)
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)考試范圍
【考查目標】
1. 理解數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的基本概念;掌握數(shù)據(jù)的邏輯結(jié)構(gòu)、存儲結(jié)構(gòu)及其差異,以及各種基本操作的實現(xiàn)。
2. 掌握基本的數(shù)據(jù)處理原理和方法的基礎上,能夠?qū)ο嚓P的算法進行設計以及進行基本的時間復雜度與空間復雜度分析。
3. 能夠選擇合適的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和方法進行問題求解;具備采用C或C++或JAVA語言設計與實現(xiàn)算法的能力。
一、緒論:(一)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以及相關概念的定義;(二)抽象數(shù)據(jù)類型;(三)算法的時間復雜度和空間復雜度。
二、線性表:(一)線性表的定義和基本操作;(二)線性表的實現(xiàn)。
三、棧、隊列:(一)棧和隊列的基本概念;(二)棧和隊列的順序存儲結(jié)構(gòu);(三)棧和隊列的鏈式存儲結(jié)構(gòu);(四)棧和隊列的應用。
四、串:(一)串的各種存儲表示和操作;(二)KMP算法。
五、數(shù)組和廣義表:(一)數(shù)組的基本概念、表示和實現(xiàn);(二)矩陣的壓縮存儲;(三)廣義表的定義和存儲結(jié)構(gòu)。
六、樹與二叉樹+A15:(一)樹的基本概念;(二)二叉樹;(三)樹、森林;(四)哈夫曼(Huffman)樹和哈夫曼編碼;(五)樹和二叉樹的應用。
七、圖:(一)圖的概念、存儲結(jié)構(gòu)及基本操作;(二)圖的遍歷;(三)最小生成樹;(四)有向無環(huán)圖及其應用;(五)最短路徑。
八、查找:(一)查找的基本概念;(二)順序查找法;(三)折半查找法;(五)哈希(Hash)表;(六)查找算法的分析及應用。
九、內(nèi)部排序:(一)排序的基本概念;(二)插入排序;(三)氣泡排序(bubble sort);(四)簡單選擇排序;(五)快速排序;(六)堆排序;(七)二路歸并排序(merge sort);(八)基數(shù)排序;(九)各種內(nèi)部排序算法的比較;(十)內(nèi)部排序算法的應用
機器學習考試范圍
【考查目標】
1. 理解機器學習的基本概念和性能評估指標;掌握機器學習中典型算法的基本思想、適用條件和計算過程等;
2. 在熟練掌握算法思想的基礎上,能夠針對具體的問題對相關的算法進行改進,設計相應的訓練策略,并選用合適的編程語言進行實現(xiàn)。
3. 針對具體的應用問題,綜合利用所學的知識對問題進行建模,選擇合適的模型解決問題。
一、緒論:(一)機器學習的定義;(二)機器學習的分類和發(fā)展歷史;(三)機器學習的應用領域。
二、模型評估與選擇:(一)機器學習的性能評估方法;(二)經(jīng)驗誤差與過擬合;(三)偏差與方差。
三、線性模型:(一)線性回歸;(二)對數(shù)幾率回歸;(三)線性判別分析。
四、決策樹:(一)決策樹的基本流程;(二)決策樹中節(jié)點的劃分;(三)多變量決策樹。
五、神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習:(一)感知機和多層網(wǎng)絡;(二)誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ǎ?三)神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)化技巧;(四)深度學習的基本概念;(五)常見的深度網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)。
六、支持向量機:(一)間隔與支持向量;(二)軟間隔與正則化;(三)核方法。
七、貝葉斯分類器:(一)貝葉斯決策論;(二)極大似然估計;(三)樸素貝葉斯分類器;(四)EM算法。
八、集成學習:(一)集成學習的基本概念;(二)Boosting;(三)隨機森林。
九、聚類:(一)聚類的基本概念;(二)原型聚類;(三)密度聚類;(四)層次聚類。
十、降維與度量學習:(一)低維嵌入;(二)主成分分析和核化線性降維;(三)流形學習;(四)度量學習。
408計算機學科專業(yè)基礎綜合:全國統(tǒng)一命題科目
廈門大學
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本文來源:http://m.zhangjiajieline.cn/xiamendaxue/cankaoshumu_403081.html
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