此目录仅作参考,以正式发布的全国研究生招生目录为准.
报名及材料提交流程将在2022年12月发布的报名公告中说明.
1.统计决策方法:最小错误率贝叶斯决策,最小风险贝叶斯决策,两类错误率,ROC曲线,正态分布时的统计决策,错误率的计算;
2.概率密度函数估计:最大似然估计,贝叶斯估计与贝叶斯学习,概率密度估计的非参数方法;
3.线性分类器:线性判别分析的基本概念,Fisher线性判别分析,感知器,最小平方误差估计,多类线性分类器;
4.非线性分类器与神经网络:分段线性分类器,二次判别函数,多层感知器;
5.支持向量机与核方法:最优化分类超平面与线性支持向量机,核支持向量机,多类支持向量机,核Fisher判别分析;
6.其他分类方法:近邻法,决策树,随机森林基本概念,罗杰斯特(Logistic)回归基本概念,Boosting方法基本概念;
7.特征选择:包含参考书目第7章的所有内容;
8.特征提取:包含参考书目第8章的所有内容;
9.聚类:动态聚类算法,模糊聚类方法,分级聚类方法.