国科大模式识别与机器学习考试题目总结

资源介绍

本仓库提供了一份精心整理的资源文件，标题为【国科大-模式识别与机器学习-黄庆明】2015-2020 考试题目总结。这份资源文件绝对良心，按照考点详细整理了2015年至2020年的考试题目和练习题。

内容概述

资源文件涵盖了以下考点：

1. 贝叶斯判别
2. 线性判别
3. K-L变换
4. 统计学习概论
5. 聚类和降维
6. SVM（支持向量机）
7. Logistic回归
8. 概率图
9. NN（神经网络）
10. 集成学习

每个考点都包含了对应年份的考试题目和练习题，帮助你全面掌握这些重要知识点。

使用建议

1. 系统复习：建议按照考点顺序进行系统复习，确保每个知识点都得到充分理解和掌握。
2. 模拟练习：利用提供的练习题进行模拟考试，检验自己的学习效果。
3. 查漏补缺：通过对比历年考题，找出自己的薄弱环节，进行针对性复习。

希望这份资源能够帮助你在模式识别与机器学习的考试中取得优异成绩！

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