东南大学930人工智能专业基础2022年真题回忆版

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2022 年硕士研究生入学考试 930 人工智能专业基础考试
题型分布：
一、选择题：（40 道题，每题 2分，共 80 分）
数据结构：16 道题
机器学习：16 道题
知识表示与处理：8道题 多选
二、综合问答题：（8道题，共 70 分）
数据结构：3题（共 28 分）
机器学习：3题（共 28 分）
知识表示与处理：2题（共 14 分）
选择：
机器学习：
1. 用下列哪种正则化方式会使参数稀疏效果最好：L1;L0.5;L2;L 无穷
2. 一百个样本十折交叉验证，测试时需要多少个样本：100;90;10;99
3. 哪种方式可以进行特征选择：L1 正则化;交叉验证法;主成分分析;以上全是
4. Logistic 函数的导数是哪个
5. 哪些是无参数学习方法：k近邻;线性回归;SVM;朴素贝叶斯
6. 给了张图问多元高斯分布的均值和协方差矩阵是多少
7. 软间隔支持向量机的阿尔法取值范围不可能是：小于 c;大于 c;大于 0小于 c;
大于 0
8. 朴素贝叶斯计算概率
9. 感知机的前向过程的输出
10. 线性回归去预测新的值
11. BP 算法求神经元的 weight
12. 决策树计算信息增益

标签： #真题

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作者：平安喜乐 分类：考研考博类 价格：3知币 属性：5 页 大小：322.3KB 格式：PDF 时间：2026-01-06

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