廈門大學(xué)904數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與機器學(xué)習(xí)研究生考試范圍

圓考研夢 · 發(fā)表于 2021-9-6 10:54

為了方便考研廈大的同學(xué)快速了解該專業(yè)的考試內(nèi)容以及范圍，所以圓圓學(xué)姐為大家整理了相關(guān)的考試信息，希望能給大家?guī)韼椭?br />

一、考試范圍

904數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與機器學(xué)習(xí)：數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（50分）+機器學(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(chǔ)上，能夠?qū)ο嚓P(guān)的算法進行設(shè)計以及進行基本的時間復(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)和方法進行問題求解；具備采用C或C++或JAVA語言設(shè)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(guān)概念的定義；(二)抽象數(shù)據(jù)類型；(三)算法的時間復(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?zhǔn)酱鎯Y(jié)構(gòu)；(四)棧和隊列的應(yīng)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(yīng)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(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

機器學(xué)習(xí)考試范圍：

【考查目標(biāo)】

1.  理解機器學(xué)習(xí)的基本概念和性能評估指標(biāo)；掌握機器學(xué)習(xí)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(chǔ)上，能夠針對具體的問題對相關(guān)的算法進行改進，設(shè)計相應(yīng)的訓(xùn)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(yīng)用問題，綜合利用所學(xué)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(xué)習(xí)的定義；(二)機器學(xué)習(xí)的分類和發(fā)展歷史；(三)機器學(xué)習(xí)的應(yīng)用領(lǐng)域。

二、模型評估與選擇：(一)機器學(xué)習(xí)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(luò)與深度學(xué)習(xí)：(一)感知機和多層網(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)常見的深度網(wǎng)絡(luò)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(xué)習(xí)：(一)集成學(xué)習(xí)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(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)。

二、歷年真題

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