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北京化工大学攻读博士学位研究生入学考试
北京化工大学攻读博士学位研究生入学考试
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北京化工大学
2014
攻读博士学位研究生入学考试
《数据分析与挖掘》考试大纲
一、
适用的专业
管理科学与工程。
二、
考试方法和考试时间
考试为闭卷考试,考试时间为
3
小时。
三、
考试的主要内容
1
、
数据挖掘理论基础
数据挖掘的定义;
可以进行数据挖掘的模式类型;
数据挖掘的技
术;数据挖掘的面向类型;数据挖掘的主要问题;数据对象与属性;
数据基本统计描述;
数据可视化;
度量数据的相似相异性;
数据清理;
数据集成;数据集成;数据归约;数据变化与离散化;数据仓库的概
念;数据仓库建模;数据仓库的设计与使用;数据仓库的实现;数据
泛化。
矚慫润厲钐瘗睞枥庑赖。矚慫润厲钐瘗睞枥庑赖賃。
2
、
数据挖掘模式
数据挖掘频繁项集、
闭项集、
关联规则的基本概念;
频繁项集挖掘方法;
模式评估方法;
模式挖掘:一个路线图;多层、多维空间中的模式挖掘;基于约束的频发模式挖掘;挖掘高
维数据和巨型模式;挖掘压缩或近似模式;模式探索与应用。
聞創沟燴鐺險爱氇谴净。聞創沟燴鐺
險爱氇谴净祸。
3
、
分类
分类的基本概念;决策树归纳;贝叶斯分类方法;基于规则的分类;模型评估与选择;
提高分类准确度的方法;
贝叶斯信念网络;向后传播分类的方法;
支持向量机;用频繁模式
分类;惰性学习法或从近邻学习;其他分类方法如遗传算法、粗糙集方法、模糊集方法;有
关分类的相关问题:多类分类、半监督分类、主动学习、迁移学习。
残骛楼諍锩瀨濟溆塹籟。残骛
楼諍锩瀨濟溆塹籟婭。
4
、
聚类分析
聚类分析的定义;划分的方法;层次方法;基于密度的方法;基于网格的方法;聚
类评估;基于概率模型的聚类;聚类高维数据;聚类图和网络数据;具有约束的聚
类。
酽锕极額閉镇桧猪訣锥。酽锕极額閉镇桧猪訣锥顧。
5
、
离群点检测
1
/
2
离群点和离群点分析;离群点检测方法;
统计学方法;基于临近性的方法;
基于聚
类的方法;基于分类的方法;挖掘情境离群点和集体离群点;高维数据中离群点检测。
彈贸摄尔霁毙攬砖卤庑。彈贸摄尔霁毙攬砖卤庑诒。
6
、
数据挖掘的前沿和趋势
挖掘复杂的数据类型;数据挖掘的其他方法;数据挖掘的应用;数据挖掘与社
会
7
、
机器学习的基本理论与知识
线性模型:基本形式,线性回归,对数几率回归,线性判别分析,多分类学习;
决策树:基本流程,划分选择,剪枝处理,连续与缺失值,多变量决策树;神经网络:
神经元模型,
感知机与多层网络,
误差逆传播算法,
全局最小与局部最小;
支持向量机:
间隔与支持向量,对偶问题,核函数,软间隔与正则化,支持向量机回归,核方法;贝
叶斯分类器:贝叶斯决策论,极大似然估计,朴素贝叶斯分类器,
EM
算法;半监督学
习:未标记样本,生成式方法,半监督
SVM
,图半监督方法,基于分歧的方法,半监
督聚类。
謀荞抟箧飆鐸怼类蒋薔。謀荞抟箧飆鐸怼类蒋薔點。
四、
试卷结构
试卷满分
100
分,基础知识题目(简答题)占
20%
,解答题占
60%
,综合性论述题占
20%
。
五、
主要参考书
韩家炜
编著,
数据挖掘概念与技术,
北京:
机械工业出版社,
2012
。
周志华
著,
机器学习,
北京:清华大学出版社,
2016
2
/
2
本文来源:
https://www.2haoxitong.net/k/doc/65f3fe29c67da26925c52cc58bd63186bceb929a.html
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