2021廈門大學(xué)904數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與機器學(xué)習(xí)研究生參考書目

發(fā)布時間:2020-12-24 編輯:考研派小莉 推薦訪問:
2021廈門大學(xué)904數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與機器學(xué)習(xí)研究生參考書目

2021廈門大學(xué)904數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與機器學(xué)習(xí)研究生參考書目內(nèi)容如下,更多考研資訊請關(guān)注我們網(wǎng)站的更新!敬請收藏本站,或下載我們的考研派APP和考研派微信公眾號(里面有非常多的免費考研資源可以領(lǐng)取,有各種考研問題,也可直接加我們網(wǎng)站上的研究生學(xué)姐微信,全程免費答疑,助各位考研一臂之力,爭取早日考上理想中的研究生院校。)

2021廈門大學(xué)904數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與機器學(xué)習(xí)研究生參考書目 正文

計算機科學(xué)系:
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】
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)棧和隊列的鏈式存儲結(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】
1.  理解機器學(xué)習(xí)的基本概念和性能評估指標;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)。
408計算機學(xué)科專業(yè)基礎(chǔ)綜合:全國統(tǒng)一命題科目
廈門大學(xué)

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