10选择。10*2分

1. 有一个贝叶斯球判断条件独立性的。5个结点的有向图。
2. 有一个减少偏差方法的，不会做（A. 减少特征 B. 增加特征 C. 增加训练集）
3. 有一个考神经网络复兴原因的（BP的提出）
4. 还有一个选择不是半监督学习三大假设之一的
5. 还有个选择哪个是监督学习的？A. PCA B. LDA C. 忘了

8大题。
7. （1）写出多元正态分布的贝叶斯分类器的判别函数 （2）写出多元正态分布的贝叶斯分类器在最小风险判别的判别函数。
8. 写出PCA过程，以及给你新的样本，怎样降维和重构
9. 二元logistic回归的权重更新公式推导
10. Bagging和Boosting的至少3个区别
11. 图像处理里面，CNN如何解决语义鸿沟问题（低层像素信息 到 高层语义信息）
12. 写2个非线性降维方法及其主要思想
下面的7.8题是老师透露的：
13. SVM计算：给你第一类的(4,4) (4,5)和第二类的（2,2）, 通过SVM对偶求w,b (跟作业题差不多)
14. HMM里用Vertibe解码做计算（就考了2个时间步，转移矩阵是33，观测矩阵是32的）