中科院數學與系統科學研究院博士研究生入學考試《大數據與機器學習》考試大綱

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中科院數學與系統科學研究院博士研究生入學考試《大數據與機器學習》考試大綱

中科院數學與系統科學研究院博士研究生入學考試《大數據與機器學習》考試大綱

一、考試内容:1、統計決策方法最小錯誤率貝葉斯決策、最小風險貝葉斯決策、neyman-pearson決策。2、非監督學習動态聚類算法、模糊聚類方法、層次聚類方法、性能度量、距離計算。3、探索性分析與特征工程關聯分析、因果分析、可視化;特征的評價準則、特征選擇的最優算法、主成分分析、因子分析。4、分類方法判别函數、決策樹、神經網絡、支持向量機、近鄰法、邏輯回歸、XGBOOST、GBDT、LGBM。5、自然語言處理及應用自然語言概念與方法、N-gram模型、Word2Vec模型、BERT模型、命名實體識别、實體關系識别、句法分析、情感分析、輿情分析。6、深度學習深度學習算法原理、RNN、LSTM、CNN、Transformer、網絡優化策略。7、強化學習貝爾曼方程、馬爾可夫決策過程與價值函數、基于價值的方法、基于策略的方法、actor-critic。

中科院數學與系統科學研究院博士研究生入學考試《大數據與機器學習》考試大綱

8、群體智能計算群體智能計算基本概念、演化策略(ES)、差異演化(DE)、遺傳算法(GA)、粒子群優化(PSO)算法、人工蜂群優化算法(ABC)。9、集成學習個體與集成、Boosting、Bagging、集成策略、多樣性。10、模型評估與選擇經驗誤差與過拟合、評估方法、性能度量、比較檢驗、偏差與方差、統計檢驗。11、大數據與機器學習方法的應用經濟領域、能源領域、金融領域、大宗商品領域;知識圖譜、邊緣計算、數據隐私、算法偏見;搜索引擎、地理位置服務、流數據和實時數據分析、社交媒體分析、金融科技。12、大數據系統建設關系數據庫、NoSQL數據庫、數據倉庫、數據立方體、大規模并行處理技術、數據中台、MapReduce計算模型、Hadoop平台、Spark平台。

中科院數學與系統科學研究院博士研究生入學考試《大數據與機器學習》考試大綱

二、主要參考書目：1.機器學習方法，李航，清華大學出版社，2022年。2.數據商務分析， 葉強 方斌 張紫瓊，高等教育出版社，2022年。3.機器學習，周志華，清華大學出版社，2016年。注：因博士考試屬于選拔性考試，試題内容不限于大綱公布的範圍，本大綱及推薦書目僅供參考。

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