2021廈門(mén)大學(xué)904數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與機(jī)器學(xué)習(xí)研究生參考書(shū)目 正文

計(jì)算機(jī)科學(xué)系：
904數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與機(jī)器學(xué)習(xí)：數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（50分）+機(jī)器學(xué)習(xí)（100分）
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)考試范圍
【考查目標(biāo)】
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(chǔ)結(jié)構(gòu)及其差異，以及各種基本操作的實(shí)現(xiàn)。
2.  掌握基本的數(shù)據(jù)處理原理和方法的基礎(chǔ)上，能夠?qū)ο嚓P(guān)的算法進(jìn)行設(shè)計(jì)以及進(jìn)行基本的時(shí)間復(fù)雜度與空間復(fù)雜度分析。
3.  能夠選擇合適的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和方法進(jìn)行問(wèn)題求解；具備采用C或C++或JAVA語(yǔ)言設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)算法的能力。
一、緒論：(一)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以及相關(guān)概念的定義；(二)抽象數(shù)據(jù)類型；(三)算法的時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度。
二、線性表：(一)線性表的定義和基本操作；(二)線性表的實(shí)現(xiàn)。
三、棧、隊(duì)列：(一)棧和隊(duì)列的基本概念；(二)棧和隊(duì)列的順序存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)；(三)棧和隊(duì)列的鏈?zhǔn)酱鎯?chǔ)結(jié)構(gòu)；(四)棧和隊(duì)列的應(yīng)用。
四、串：(一)串的各種存儲(chǔ)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(shí)現(xiàn)；(二)矩陣的壓縮存儲(chǔ)；(三)廣義表的定義和存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)。
六、樹(shù)與二叉樹(shù)+A15：(一)樹(shù)的基本概念；(二)二叉樹(shù)；(三)樹(shù)、森林；(四)哈夫曼(Huffman)樹(shù)和哈夫曼編碼；(五)樹(shù)和二叉樹(shù)的應(yīng)用。
七、圖：(一)圖的概念、存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)及基本操作；(二)圖的遍歷；(三)最小生成樹(shù)；(四)有向無(wú)環(huán)圖及其應(yīng)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(yīng)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(jiǎn)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(yīng)用
機(jī)器學(xué)習(xí)考試范圍
【考查目標(biāo)】
1.  理解機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念和性能評(píng)估指標(biāo)；掌握機(jī)器學(xué)習(xí)中典型算法的基本思想、適用條件和計(jì)算過(guò)程等；
2.  在熟練掌握算法思想的基礎(chǔ)上，能夠針對(duì)具體的問(wèn)題對(duì)相關(guān)的算法進(jìn)行改進(jìn)，設(shè)計(jì)相應(yīng)的訓(xùn)練策略，并選用合適的編程語(yǔ)言進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。
3.  針對(duì)具體的應(yīng)用問(wèn)題，綜合利用所學(xué)的知識(shí)對(duì)問(wèn)題進(jìn)行建模，選擇合適的模型解決問(wèn)題。
一、緒論：(一)機(jī)器學(xué)習(xí)的定義；(二)機(jī)器學(xué)習(xí)的分類和發(fā)展歷史；(三)機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用領(lǐng)域。
二、模型評(píng)估與選擇：(一)機(jī)器學(xué)習(xí)的性能評(píng)估方法；(二)經(jīng)驗(yàn)誤差與過(guò)擬合；(三)偏差與方差。
三、線性模型：(一)線性回歸；(二)對(duì)數(shù)幾率回歸；(三)線性判別分析。
四、決策樹(shù)：(一)決策樹(shù)的基本流程；(二)決策樹(shù)中節(jié)點(diǎn)的劃分；(三)多變量決策樹(shù)。
五、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)：(一)感知機(jī)和多層網(wǎng)絡(luò)；(二)誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ǎ?三)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化技巧；(四)深度學(xué)習(xí)的基本概念；(五)常見(jiàn)的深度網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。
六、支持向量機(jī)：(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(jì)；(三)樸素貝葉斯分類器；(四)EM算法。
八、集成學(xué)習(xí)：(一)集成學(xué)習(xí)的基本概念；(二)Boosting；(三)隨機(jī)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(xué)習(xí)：(一)低維嵌入；(二)主成分分析和核化線性降維；(三)流形學(xué)習(xí)；(四)度量學(xué)習(xí)。
408計(jì)算機(jī)學(xué)科專業(yè)基礎(chǔ)綜合：全國(guó)統(tǒng)一命題科目

廈門(mén)大學(xué)

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