北京大学 机器学习 1
北京大学信息科学技术学院考研考情分析及经验指导【盛世清北】
北京大学信息科学技术学院考研考情分析及经验指导【盛世清北】【简介】本文重点说明北京大学信息科学技术学院考研招生变化，复试内容及分数线，参考书，历年真题，盛世清北内部资料，北京大学信息科学技术学院考研经验等。
【考情分析】北京大学信息科学技术学院专业课历年考试难度大，考的深，考的活，即使是同一本教材，但是掌握程度与考生高校要求不可同日而语。
考什么，怎么考，怎么学，怎么考高分是在报考北京大学考生面前的拦路虎。
因此，考生要了解和掌握北京大学考试风格，考试题型，考试重点，难点，突破跨越顶尖名校的障碍。
由于北京大学考试要求及难度大于其他高校，因此，北京大学专业课程的备考，也可用于其他高校通科目专业课程备考使用。
【2021招生目录】【院系招生变化】对比北京大学信息科学技术学院2021年与2020年招生目录，总结出：1、招生专业不变；2、各专业研究方向不变；3、信号与信息处理、计算机系统结构、计算机软件与理论、计算机应用技术专业的招生目录备注增加招生计划人数情况；4、考试科目由801计算机专业基础变为408计算机学科专业基础综合；912半导体物理或934 数字与模拟电路变更为838电子线路或 855半导体物理；5、统招人数发生变化：电磁场与微波技术专业的招生人数增加1人，通信与信息系统专业招生人数增加1人，信号与信息处理专业招生人数减少1人，计算机软件与理论专业招生人数增加3人，其他专业招生人数不变；6、科目代码发生变化，即866变更为838，806变更为805，总数，北大信息科学技术学院招生变化较大，备考考生注意报考。
【复试分数线】【复试内容】一、复试规则1. 复试基本内容：包括专业知识、科研能力、逻辑思维与表达能力、英语听力及口语测试等。
2. 成绩权重：初试成绩占总成绩的50%，复试成绩占总成绩的50%。
3. 外语听力及口语测试均在复试中进行，成绩计入复试总成绩。
4. 总成绩计算公式：总成绩=50%×初试总成绩/5+复试成绩(百分制)×50%。
北京大学计算机系培养方案
一上（秋）一下（春）二上（秋）二下（春）三上（秋）校必军理2思修2马克思主义3形式与政策1修课近代史2英语2英语2英语2英语2体育1体育1体育1体育1院必计算概论3程序设计实习3数据结构与算法3修课信科概论1微电子与电路基础2基础电路实验1数分5或高数数分5或高数高代5或线代高代4力学3或4电磁学3或4集合论与图论3 算法分析与设计 3数理逻辑 3数字逻辑设计3 代数结构与组合数学3概率统计A 3数字逻辑设计实验 2*编译原理 3计算机组织与体系结构 3数据结构与算法实习2 *微机原理3 操作系统3微机实验 2 *体系结构实验班2 *编译实习3 *专业核心数学分析（III）4计算机图形学 3数值计算（计算方法B）3及任选课计算机科学技术概论1Windows程序设计 2信号与系统 2JAVA程序设计2汇编语言程序设计 2Linux程序设计2程序设计技术和方法2科技交流与写作2Web技术概论3毛泽东思想与中国特色2北京大学计算机系本科生培养方案修订草案（150）学期顺序一览表专业必修及限选课通选课三下（春）四上（秋）四下毕业论文6计算机网络概论3操作系统实习2*计算机网络实习2*理论计算机科学基础3人工智能导论3信息论基础 2机器学习导论2随机过程引论 2程序设计语言概论 3数据库概论 3人机交互2面向对象技术引论2信息安全引论2数字图像处理软件工程3数字媒体技术基础2软件工程实验班2数字信号与多媒体处理 2语言统计分析2自然语言处理导论2先进应用系统集成方法2存储技术2毛泽东思想与中国特色250）学期顺序一览表开源中间件技术导论 2现代信息检索导论 2初等数论及其应用 3。
北大人工智能课程设置
北京大学的人工智能课程设置，主要包括以下几个方面：
1. 人工智能专业课程：包括人工智能导论、机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。
这些课程是人工智能专业的基础课程，涵盖了人工智能的基本概念、算法、技术及应用。
2. 数学基础课程：包括概率论、统计学、线性代数、微积分等。
这些课程为人工智能专业提供了数学基础，是进行人工智能研究和应用的重要支撑。
3. 编程基础课程：包括Python编程、数据结构与算法等。
这些课程为学生提供了编程基础，帮助学生掌握人工智能领域的编程技能。
4. 其他相关课程：包括人工智能伦理、人工智能法律法规等。
这些课程有助于学生了解人工智能的社会影响和法律责任。
此外，北京大学还设置了跨学科的人工智能课程，如“人工智能+X”系列课程，这些课程将人工智能与其他学科领域相结合，如医学影像分析、智能交通等，以促进跨学科的人工智能研究和应用。
总之，北京大学的人工智能课程设置旨在为学生提供全面的知识和技能，以培养具有国际视野和创新能力的人工智能人才。
人工智能原理_北京大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年
人工智能原理_北京大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.Turing Test is designed to provide what kind of satisfactory operationaldefinition?图灵测试旨在给予哪一种令人满意的操作定义？答案:machine intelligence 机器智能2.Thinking the differences between agent functions and agent programs, selectcorrect statements from following ones.考虑智能体函数与智能体程序的差异，从下列陈述中选择正确的答案。
答案:An agent program implements an agent function.一个智能体程序实现一个智能体函数。
3.There are two main kinds of formulation for 8-queens problem. Which of thefollowing one is the formulation that starts with all 8 queens on the boardand moves them around?有两种8皇后问题的形式化方式。
“初始时8个皇后都放在棋盘上，然后再进行移动”属于哪一种形式化方式？答案:Complete-state formulation 全态形式化4.What kind of knowledge will be used to describe how a problem is solved?哪种知识可用于描述如何求解问题？答案:Procedural knowledge 过程性知识5.Which of the following is used to discover general facts from trainingexamples?下列中哪个用于训练样本中发现一般的事实？答案:Inductive learning 归纳学习6.Which statement best describes the task of “classification” in machinelearning?哪一个是机器学习中“分类”任务的正确描述？答案:To assign a category to each item. 为每个项目分配一个类别。
北京大学数据科学与大数据技术专业(大数据分析方向)人才培养方案
数据科学与大数据技术专业（大数据分析方向）
人才培养方案
1.专业简介
计算机科学与技术系建立于1978年，它的前身是北大数学力学系计算数学专业软件专门化组与无线电电子学系计算技术专业。
2.专业培养要求、目标
在计算机科学技术中，掌握坚实的理论和专业知识，具有分析问题和解决问题的能力，以及知识自我更新和不断创新的能力。
在计算机的工程实践和应用方面受过良好训练，能适应计算机飞速发展.在个人素质方面，具有全面的文化素质、良好的知识结构和较强的适应新环境、新群体的能力，并具有良好的语言（中、英文）运用能力。
本科毕业后可在科研机构、高等院校、企业事业单位从事计算机科学与技术学科领域的研究、教学、开发、管理工作，并可继续攻读计算机科学与技术以及相关技术学科、交叉学科的研究生学位。
3.授予学位
本专业为理科专业，学制4年，毕业授予理学学士学位。
4.学分要求与课程设置
总学分：143学分，其中：全校必修课：48学分，其中公共必修课29学分，本学科通识课程19学分；专业核心课程：33学分；专业限选课程：38学分，含毕业论文6学分；自主选修课程：24学分。
1）全校必修课（48学
分）（1）公共必修课（29学分）说明：大学英语如因根据大学英语教研室要
2）专业核心课程（33学分）
4）自主选修课程（24学分）（1）通选课（12学分）
（2）实践创新类（2~6学分）本科生训练计划课程（2~6学分，三上下）以及其他实践创新课程。
（3）全校所有其他课程。
机器学习的知识重点
机器学习的知识重点机器学习是一门涵盖统计学、人工智能和计算机科学等多个领域的交叉学科，它研究如何设计和开发能够自动学习和改进的算法和模型。
在机器学习中，有一些重要的知识点需要特别关注和掌握。
本文将介绍机器学习的知识重点，帮助读者更好地理解和应用机器学习。
一、数据预处理在机器学习中，数据预处理是一个非常重要的步骤。
它包括数据清洗、特征选择、特征变换和数据集划分等过程。
数据清洗主要是处理缺失值、异常值和重复值等问题，确保数据的质量和完整性。
特征选择是从原始数据中选择最具代表性的特征，以提高模型的性能和泛化能力。
特征变换是将原始数据转化为适合模型输入的形式，如标准化、归一化和离散化等。
数据集划分是将数据集划分为训练集、验证集和测试集，用于模型的训练、调优和评估。
二、监督学习监督学习是机器学习中最常用的一种学习方式，它通过已有的标记数据来训练模型，然后对未知数据进行预测或分类。
在监督学习中，有一些重要的算法需要了解，如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机和朴素贝叶斯等。
线性回归用于建立连续型变量之间的线性关系模型，逻辑回归用于建立二分类模型，决策树用于建立基于特征划分的分类模型，支持向量机用于建立最优间隔分类模型，朴素贝叶斯用于建立基于贝叶斯定理的分类模型。
三、无监督学习无监督学习是机器学习中另一种常用的学习方式，它通过未标记的数据来学习数据的结构和模式。
在无监督学习中，有一些重要的算法需要了解，如聚类、关联规则和降维等。
聚类是将相似的样本归为一类，不相似的样本归为不同类别，常用的聚类算法有K均值聚类和层次聚类等。
关联规则是挖掘数据集中的频繁项集和关联规则，常用的关联规则算法有Apriori算法和FP-growth算法等。
降维是将高维数据映射到低维空间，常用的降维算法有主成分分析和线性判别分析等。
四、模型评估与选择在机器学习中，模型的评估和选择是非常重要的，它决定了模型的性能和泛化能力。
常用的评估指标有准确率、精确率、召回率、F1值和ROC曲线等。
北大图灵班方案
北大图灵班方案1. 引言北大图灵班作为北京大学人工智能学院人工智能人才培养计划的重要组成部分，旨在培养具备深厚的人工智能理论基础和实践能力的优秀人才。
本文档将详细介绍北大图灵班的方案，包括培养目标、培养内容、培养方式以及培养周期等。
2. 培养目标北大图灵班的培养目标是培养具备以下能力的人工智能专业人才：1.掌握扎实的数学、物理、计算机等基础理论知识；2.具备深入的人工智能理论知识和算法应用能力；3.能够熟练运用主流的人工智能工具和技术进行问题求解；4.具备团队协作、创新思维和科学研究能力；5.具备应对人工智能领域挑战和变革的终身学习能力。
3. 培养内容北大图灵班的培养内容主要包括以下几个方面：3.1 基础课程北大图灵班学生需要修习一系列的基础课程，其中包括但不限于：•数学基础：包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计等；•物理基础：包括力学、电磁学等；•计算机基础：包括计算机组成原理、数据结构与算法、操作系统等。
3.2 人工智能核心课程北大图灵班学生将学习人工智能领域的核心知识和理论，包括但不限于：•机器学习：包括监督学习、无监督学习、深度学习等；•自然语言处理：包括文本分类、分词、命名实体识别等；•计算机视觉：包括图像识别、目标检测、图像生成等；•强化学习：包括马尔可夫决策过程、策略优化等。
3.3 实践项目北大图灵班学生将通过实践项目来锻炼人工智能的实践能力和团队协作能力，实践项目可以分为个人项目和团队项目。
其中，团队项目更加注重学生之间的合作和协调能力，能够培养学生的创新思维和解决复杂问题的能力。
4. 培养方式北大图灵班采用多元化的培养方式，既注重理论学习，又注重实践能力的培养。
具体培养方式如下：4.1 课堂教学北大图灵班的核心课程将采用面对面的线下授课方式进行，教师将通过讲授理论知识和解析案例来帮助学生掌握人工智能的核心概念和算法。
4.2 实验实践北大图灵班将提供完备的实验实践环境，学生可以通过实验来巩固理论知识、掌握实践技巧，同时培养问题分析和解决能力。
北京大学数学科学学院研究生培养方案.doc
北京大学数学科学学院研究生培养方案二〇一八年九月北京大学数学科学学院研究生培养方案2018.9（适用于数学学院2018年入学的研究生）目录硕士研究生培养方案一硕士研究生培养目标二关于硕士研究生的学制、选课、教学实习、参加学术报告会等规定三数学学院各系对硕士研究生选课的具体要求四硕士研究生学位论文及其评议博士研究生培养方案五博士研究生培养目标六博士生学制及学分的要求七博士生资格考试八博士生综合考试九博士生的培养计划十博士毕业生发表论文的要求十一博士生预答辩十二博士论文的评议和答辩十三博士研究生学业奖学金评定暂行办法十四硕士研究生学业奖学金评定暂行办法十五参考文件一硕士研究生培养目标培养热爱祖国、遵纪守法、学风严谨、品行端正的专业人才，使之有较强的事业心和献身科学的精神，并具有较坚实宽广的数学理论基础，及在基础数学、概率统计、大规模工程与科学计算、信息科学和金融数学等学科的某个方向上掌握较系统的专门理论知识、技术与方法，能够运用所掌握的基础理论与专门知识解决科学研究或实际工作中的问题,掌握一门外国语。
二数学科学学院关于硕士研究生的学制、选课、教学实习、参加学术报告会等规定（不含金融数学与精算学方向金融硕士和应用统计专业硕士）1 学制3年2 硕士生修课学分要求：总学分32学分, 其中政治 3 学分英语 2 学分（英文项目的留学生选修《基础汉语》）专业必修课9 学分专业选修课18 学分注：政治包括中国特色社会主义理论与实践研究2学分马克思主义与社会科学方法论和自然辩证法概论二选一1学分留学生（研究生）和港澳台学生：《中国概况》（61410008）2学分另外1学分可选修专业选修课、或马克思主义与社会科学方法论或自然辩证法概论来替代。
3本院的所有研究生课程都可供本科生选修。
硕士研究生（仅针对本院学生）在入学前的两年内选修的数学学院研究生课程，学分没有计入本科毕业学分的，可以计为研究生阶段成绩，获得相应学分。
《机器学习》课程教学大纲
《机器学习》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：21133600课程中文名称：机器学习课程英文名称：Machine Learning讲课学时/学分：32/2课内实验学时/学分： 8课外实验/科研实践学时：8课外研讨学时：课外素质拓展学时：课程类别：专业选修课课程性质：选修授课语种：中文适用专业：软件工程开设学期：第五学期先修课程：无责任单位：二、课程地位与作用《机器学习》课程是软件工程专业的专业选修课。
2017年7月8日国务院发布关于印发新一代人工智能发展规划的通知，宣布我国人工智能技术的战略目标：2025年人工智能基础理论实现重大突破，2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平。
2018年4月2日教育部发布关于印发《高等学校人工智能创新行动计划》的通知，指出加快机器学习等核心关键技术研究，形成新一代人工智能技术体系。
机器学习作为人工智能技术的基础，是一门多学科融合的技术，通过机器学习，使计算机系统具有从数据中“学习”经验的能力以便实现人工智能。
通过本课程的学习，学生将理解机器学习的原理，掌握常见机器学习方法中主要算法、较新的深度学习网络，通过实验提高机器学习算法编程和应用的能力，能够跟踪机器学习发展前沿，为学生将来从事人工智能相关工作或研究打下基础。
三、课程内容简介本课程涵盖了机器学习的大部分内容，从机器学习原理到实际应用，从传统机器学习方法到深度学习等该领域近年来较新的研究。
具体包括：机器学习基础、数据预处理、分类算法、决策树、支持向量机、回归分析、聚类分析、神经网络训练与深度学习、卷积神经网络、循环神经网络、图神经网络、生成对抗网络等内容。
四、课程目标及对毕业要求的支撑通过本课程的学习，应达到的目标及能力如下：目标1：掌握机器学习相关的专业术语，了解机器学习的发展动态，能够查阅该领域的中英文文献。
目标2：了解监督/无监督学习方法，了解回归任务和分类任务，了解人工神经网络的原理和基本结构。
北京大学数学科学学院研究生培养方案.doc
北京大学数学科学学院研究生培养方案二〇一八年九月北京大学数学科学学院研究生培养方案2018.9（适用于数学学院2018年入学的研究生）目录硕士研究生培养方案一硕士研究生培养目标二关于硕士研究生的学制、选课、教学实习、参加学术报告会等规定三数学学院各系对硕士研究生选课的具体要求四硕士研究生学位论文及其评议博士研究生培养方案五博士研究生培养目标六博士生学制及学分的要求七博士生资格考试八博士生综合考试九博士生的培养计划十博士毕业生发表论文的要求十一博士生预答辩十二博士论文的评议和答辩十三博士研究生学业奖学金评定暂行办法十四硕士研究生学业奖学金评定暂行办法十五参考文件一硕士研究生培养目标培养热爱祖国、遵纪守法、学风严谨、品行端正的专业人才，使之有较强的事业心和献身科学的精神，并具有较坚实宽广的数学理论基础，及在基础数学、概率统计、大规模工程与科学计算、信息科学和金融数学等学科的某个方向上掌握较系统的专门理论知识、技术与方法，能够运用所掌握的基础理论与专门知识解决科学研究或实际工作中的问题,掌握一门外国语。
二数学科学学院关于硕士研究生的学制、选课、教学实习、参加学术报告会等规定（不含金融数学与精算学方向金融硕士和应用统计专业硕士）1 学制3年2 硕士生修课学分要求：总学分32学分, 其中政治 3 学分英语 2 学分（英文项目的留学生选修《基础汉语》）专业必修课9 学分专业选修课18 学分注：政治包括中国特色社会主义理论与实践研究2学分马克思主义与社会科学方法论和自然辩证法概论二选一1学分留学生（研究生）和港澳台学生：《中国概况》（61410008）2学分另外1学分可选修专业选修课、或马克思主义与社会科学方法论或自然辩证法概论来替代。
3本院的所有研究生课程都可供本科生选修。
硕士研究生（仅针对本院学生）在入学前的两年内选修的数学学院研究生课程，学分没有计入本科毕业学分的，可以计为研究生阶段成绩，获得相应学分。
机器学习周志华参考答案
机器学习周志华参考答案机器学习是一门涉及到计算机科学、统计学和人工智能的领域，它致力于研究和开发能够从数据中学习的算法和模型。
在机器学习的研究和应用中，周志华教授是一位备受推崇的学者，他的著作《机器学习》被广泛认为是该领域的经典教材。
本文将以周志华教授的机器学习参考答案为主题，探讨其对机器学习的贡献和影响。
周志华教授的《机器学习》一书是机器学习领域的权威教材之一，被广泛用于高校的机器学习课程教学。
这本书系统地介绍了机器学习的基本概念、算法和应用，并提供了大量的例子和习题供读者练习和巩固知识。
而周志华教授的参考答案则为读者提供了对习题解答的参考和指导，帮助读者更好地理解和掌握机器学习的知识。
在周志华教授的参考答案中，他不仅给出了习题的具体解答，还详细解释了解答的思路和原理。
这种解答方式有助于读者理解问题的本质和解决问题的方法。
同时，周志华教授的参考答案还提供了一些额外的讨论和拓展，帮助读者深入思考和探索机器学习的更多应用和研究方向。
这种全面而深入的解答方式使得读者能够更好地理解机器学习的理论和方法，提高问题解决的能力。
除了在教学中的应用，周志华教授的参考答案在研究领域也有着重要的意义。
机器学习作为一个快速发展的领域，每年都会有新的算法和模型被提出。
而周志华教授的参考答案则提供了对这些新算法和模型的评价和分析。
他通过对算法的原理和应用进行深入剖析，帮助读者了解算法的优势和局限性，以及在实际问题中的适用性。
这种批判性思维和深度分析的方法对于推动机器学习领域的发展具有重要的作用。
此外，周志华教授的参考答案还为读者提供了一些实践项目的指导和建议。
他鼓励读者通过实践来巩固和应用所学的知识，同时提供了一些实践项目的思路和实现方法。
这种实践导向的学习方式能够帮助读者将理论知识转化为实际应用能力，提高解决实际问题的能力。
总的来说，周志华教授的机器学习参考答案对于机器学习领域的学习和研究具有重要的意义。
他的参考答案不仅提供了对习题解答的指导，更重要的是通过深入的解析和批判性思维，帮助读者理解机器学习的核心概念和方法。
人工智能原理 北京大学 11 PartVLearningChapter11Paradigmsi (11.1.
Artificial IntelligenceSchool of Electronic and Computer EngineeringPeking UniversityWang WenminArtificial IntelligenceContents:☐Part 1. Basics☐Part 2. Searching☐Part 3. Reasoning☐Part 4. Planning☐Part 5. LearningPart 5. Learning Contents:☐9. Perspectives about Machine Learning☐10. Tasks in Machine Learning☐11. Paradigms in Machine Learning☐12. Models in Machine LearningSupervised Learning ParadigmSchool of Electronic and Computer EngineeringPeking UniversityWang WenminObjectives 教学目的In this chapter we will discuss in detail about the paradigms that have been proposed in machine learning.这一章我们详细讨论针对机器学习所提出的一些范式。
What are Learning Paradigms 什么是学习的范式☐The learning paradigms are used to denote the typical scenarios that are happened in machine learning.学习范式用于表示机器学习中发生的典型场景。
Why Study Learning Paradigms 为什么要研究学习的范式☐Designing an algorithm to solve a learning task may take a different paradigm, such as based on its experience or the interaction with its environment.设计一种解决学习任务的算法可能会采用不同的范式，例如基于其经验、或者与其环境的交互。
机器人学习方法综述
1069北京大学学报(自然科学版) 第59卷 第6期 2023年11月Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis, Vol. 59, No. 6 (Nov. 2023) doi: 10.13209/j.0479-8023.2023.086机器人学习方法综述曲威名1,* 刘天林1,* 林惟凯1 罗定生1,2,†1. 北京大学智能学院, 北京 100871;2. 北京大学武汉人工智能研究院, 武汉 430073;* 同等贡献作者; † 通信作者摘要 介绍与机器人学习有关的基本概念与核心问题, 梳理机器人学习的相关方法和最新进展。
依据数据类型, 将机器人学习的方法分为基于强化学习的方法、基于模仿学习的方法、基于迁移学习的方法和基于发展学习的方法, 并对相关研究进行总结和分析, 探讨机器人学习领域目前存在的挑战和未来发展趋势。
关键词 机器人学习; 强化学习; 模仿学习; 迁移学习; 发展学习A Review of Robot LearningQU Weiming 1,*, LIU Tianlin 1,*, LIN Weikai 1, LUO Dingsheng 1,2,†1. School of Intelligence Science and Technology, Peking University, Beijing 100871;2. PKU-Wuhan Institute for Artificial Intelligence,Abstract The basic concepts and core issues related to robot learning are introduced and discussed, and the relevant researches are summarized and analyzed. Through comparing the relevant methods and recent progress, the authors classify the methods of robot learning into four categories based on data types and learning methods, namely reinforcement learning approach, imitation learning approach, transfer learning approach and developmental learning approach. Finally, current challenges and future trends in robot learning are listed.Key words robot learning; reinforcement learning; imitation learning; transfer learning; developmental learning机器人学是一门综合计算机科学、运动学和动力学、传感技术、控制技术以及认知发展理论等众多科学理论的交叉学科。
北大考博辅导：北京大学软件与微电子学院考博难度解析及经验分享
北大考博辅导：北京大学软件与微电子学院考博难度解析及经验分享2019 年，软件与微电子学院招收博士研究生实行以考察综合素质能力为基础的“申请-考核制”方式选拔。
申请人须按照我校博士生招生简章和我院的相关要求进行报名并提交申请材料。
经我院招生工作小组对申请人的材料审核评估后确认是否给予考核资格，对符合条件者通过考核确定是否录取。
一、院系简介北京大学软件与微电子学院按照北京大学建设世界一流大学的总体规划，按新模式建立、新机制运行的北京大学的新型学院，学院实行理事会领导下的院长负责制，探索多途径合作办学的管理体制与运行机制，与国内外企业合作，拉动社会资金投入，实行运作企业化、办学专业化和后勤社会化，实现培养高层次、实用型、复合交叉型、国际化人才的目标。
北京大学软件与微电子学院秉承北京大学“民主科学、兼容并蓄”的传统，坚持北大“勤奋、严谨、求实、创新”的学风，以坚持创新创业、坚持面向需求、坚持质量第一为建院宗旨。
学院于2002年3月成立至今，已初步形成了一个学院（北京大学软件与微电子学院）、两个学科（软件工程学科、集成电路设计与工程学科）、四个基地（国家软件人才国际培训（北京）基地、国家集成电路人才培养基地、软件工程国家工程研究中心北京工程化基地、北大软件与微电子学院无锡产学研合作教育基地）的综合性软件与微电子人才培养实体。
目前，学院以培养软件工程、集成电路工程、项目管理、电子与通信工程4个领域的工程硕士为主体。
学院以脱产、在职的培养方式，发展至今，形成了每年可为国家培养1000名左右的工程硕士研究生的规模。
二、招生信息北京大学软件与微电子学院博士招生专业有2个：083500软件工程：研究方向：01. 大数据机器学习；02. 智能计算与系统；03. 云计算技术；04. 网络空间安全；05. 大数据安全；06. 软件工程技术与环境；07. 软件理论与方法；08. 系统软件；09. 软件知识工程085271电子与信息：研究方向：01 （非全日制）软件工程技术；02 （非全日制）软件服务工程；03 （非全日制）领域软件工程；04 （非全日制）大数据技术；05 （非全日制）软件与系统安全；06 （非全日制）集成电路与集成系统；07 （非全日制）集成微纳系统技术；08 （非全日制）集成电路工艺及制造工程；09 （非全日制）工程科技创新管理；10 （非全日制）人工智能三、申请条件1、拥护中国共产党的领导，具有正确的政治方向，热爱祖国，愿意为社会主义现代化建设服务，遵守法律、法规和学校的规章制度，品行端正。
北京大学信息科学技术学院
北京大学信息科学技术学院智能科学与技术专业一、专业简介智能科学与技术专业是北京大学智能科学系在2003年提出，同年获北京大学和教育部批准成立的，于2004年开始招收本科学生。
智能科学与技术专业是计算机科学与技术一级学科之下的本科专业，主要从事机器感知、智能机器人、智能信息处理和机器学习等交叉学科领域的学习。
本专业为理科专业，学制4年，毕业授予理学学士学位。
二、专业培养要求、目标具有坚实的数学、物理、计算机和信息处理的基础知识以及心理生理等认知和生命科学的多学科交叉知识，系统地掌握智能科学技术的基础理论、基础知识和基本技能与方法，受到良好的科学思维、科学实验和初步科学研究的训练，具备智能信息处理、智能行为交互和智能系统集成方面研究和开发的基本能力。
能够自我更新知识和不断创新，适应智能科学与技术的迅速发展。
在个人方面，具有全面的文化素质、良好的知识结构和较强的适应新环境、新群体的能力，并具有良好的语言（中、英文）和计算机运用能力。
本科毕业后能够在研发部门、学科交叉研究机构以及高校从事与智能科技相关领域的科研、开发、管理或教学工作，并可继续攻读智能科学与技术专业以及相关学科和交叉学科的硕士和博士学位。
三、授予学位理学学士四、学分要求与课程设置总学分：140学分，其中：1.必修课程：88学分（2）全院必修课程：25 学分2.（1）专业方向核心课程：18学分说明：要求在下列一组智能科学与技术专业方向核心课程中至少选择18学分课程。
并集（2）专业选修课：至少12学分也可从计算机科学技术、电子和微电子类中选择（详见“信息科学技术学院课程”附录）。
对本科生来说，除选修课一览表所列课程外，还可以选修学校其他专业相关课程。
但是，如果选择课程在本专业课程中有相似的课程，其课程难易程度必须高于本专业同类课程，方可选择。
3.毕业论文：6学分智能科学系教师基本情况北京大学智能科学与技术专业本科生课程年度安排（2005，4，27）1/21/22/2 高等数学4/5 3/33/3 高数注：（1）毕业总学分140学分（含毕业论文6学分），必修课8846学分（包括专业方向核心课18学分，素质教育通选课16学分，专业选修12学分）。
机器学习实战课后习题答案
机器学习实战课后习题答案机器学习实战课后习题答案机器学习是一门应用广泛的学科，通过训练算法和模型来使计算机能够从数据中学习并做出预测和决策。
在机器学习实战这门课程中，学生们学习了各种机器学习算法和技术，并通过实践来巩固所学的知识。
在课后习题中，学生们需要运用所学的知识来解决一系列的问题。
下面是一些常见的机器学习实战课后习题及其答案。
1. 什么是监督学习和无监督学习？举例说明。
监督学习是一种通过给定输入和输出的训练数据来训练模型的学习方法。
在监督学习中，模型通过学习输入和输出之间的关系来进行预测和分类。
例如，给定一组房屋的特征（如面积、卧室数量等）和对应的价格，我们可以通过监督学习来训练一个模型，以预测给定房屋特征时的价格。
无监督学习是一种通过给定输入数据而没有对应输出的训练数据来训练模型的学习方法。
在无监督学习中，模型通过学习数据之间的内在结构和关系来进行聚类和降维等任务。
例如，给定一组顾客的购物记录，我们可以通过无监督学习来将顾客分成不同的群组，以便进行个性化的市场营销。
2. 什么是过拟合和欠拟合？如何解决这些问题？过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现较差的现象。
过拟合通常发生在模型过于复杂或训练数据过少的情况下。
为了解决过拟合问题，可以采取以下方法：- 增加训练数据量：通过增加训练数据量，可以减少模型对训练数据的过度拟合。
- 简化模型：可以通过减少模型的复杂度来降低过拟合的风险。
例如，可以减少模型的参数数量或使用正则化方法来约束模型的复杂度。
- 使用交叉验证：通过使用交叉验证来评估模型在不同数据集上的性能，可以更好地了解模型的泛化能力。
欠拟合是指模型在训练数据和测试数据上都表现较差的现象。
欠拟合通常发生在模型过于简单或训练数据过多的情况下。
为了解决欠拟合问题，可以采取以下方法：- 增加模型复杂度：可以增加模型的复杂度，使其可以更好地拟合训练数据。
- 增加特征数量：通过增加特征数量，可以提供更多的信息给模型，从而改善模型的性能。
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语音识别 … 趋势
人更多的休闲时间 机器更多的智能工作
IBM Watson
Natural Language Processing, Information Retrieval, Machine Learning and Reasoning Algorithms.
Learned Models help combine and weigh the Evidence
教辅人员
任课老师
邓志鸿
办公室：理科2号楼2318 电话：62755592 Email：zhdeng@ 个人主页：
时间： 每周周一3~4节 双周周三5~6节 地点：一教204
/faculty/system/dengzhihong/dengzhihong.htm
三个项目
考试
课程成绩构成
平时 项目
10％ 40％
分类项目 15％ 聚类项目 10％ 模式挖掘项目 15％
期末考试 50％
项目说明
政策
1-3人组成一个团队(team)。 每个小组独立完成项目。 鼓励讨论，但禁止小组间抄袭。
数据
适时发布在课程网站上
课程简介－内容提要
必要性 基本定义 发展历程 基本任务 相关领域 应用
发展历程－1
1950s
Samuel’s checker player Neural networks: Perceptron Pattern recognition Learning in the limit theory Minsky and Papert prove limitations of Perceptron
“How can we build computer systems that automatically improve with experience, and what are the fundamental laws that govern all learning processes?“ (Discipline of Machine Learning, CMU)
教辅人员 参考资料 课程网站 课程要求及目的 课程考核机制 课程内容简介
课程网站
网址：
/
机器学习概论
课程简介－内容提要
教辅人员 参考资料 课程网站 课程要求及目的 课程考核机制 课程内容简介
课程要求
高等数学
微分、积分
有基本概念就 可以了
等价
Study of algorithms that
������ improve their performance ������ at some task ������ with experience
什么是学习
学习
儒家经典《礼记》 学：效； 习：鸟频频飞起。
？
机器学习简介－内容提要
发展历程－2
1980s:
1990s
Advanced decision tree and rule learning Explanation-based Learning (EBL) Learning and planning and problem solving Utility problem Analogy Cognitive architectures Resurgence of neural networks (connectionism, backpropagation) Valiant’s PAC Learning Theory Focus on experimental methodology
ห้องสมุดไป่ตู้
统计学习理论 线性SVM 非线性SVM－核函数 基本原理 基本技术：Voting、Bagging、Boosting
分类器集成
课程内容介绍－分类
其它话题（选讲）
半监督学习
生成模型 基于图的方法
预测 基本度量
分类算法评估
查全、查准、… 基本概念 基本方法
评估方法
Holdout, Cross-validation, Bootstrap
课程内容－聚类
相似性度量
距离
向量距离 编辑距离
相似系数 聚类间相似性度量 层次聚类方法
核心算法
层次凝聚聚类算法，… K-Means，…
划分聚类方法
密度聚类方法
DBSCAN
EM, SOM,…
农家谚语
Big Data
数据爆炸但知识贫乏。 通过人工分析去获取这些信息/知识需要耗时数 周、数月甚至是数年时间。 目前，各行各业还有大量原始数据等待人们去进 行深入的分析和挖掘。
机器学习简介－内容提要
必要性 基本定义 发展历程 基本任务 相关领域 应用
机器学习－基本定义
Question Decomposition
Hypothesis Generation
Hypothesis and Evidence Scoring
Synthesis
Final Confidence Merging & Ranking
Hypothesis Generation
Hypothesis and Evidence Scoring
机器学习概论
－An Introduction to Machine Learning 邓志鸿
北京大学信息科学技术学院 2013－2014学年第二学期
第一讲 内容
课程简介 机器学习简介
浅议机器学习
课程简介－内容提要
教辅人员 参考资料 课程网站 课程要求及目的 课程考核机制 课程内容简介
Weka工具包 Matlab
不仅仅会用这些软件，还要知道它是如何实现的。 能在今后的工作中应用机器学习的理论和方法解决 实际问题。
课程简介－内容提要
教辅人员 参考资料 课程网站 课程要求及目的 课程考核机制 课程内容简介
课程考核机制
课堂小问题
希望大家踊跃参加 分类 聚类 频繁模式挖掘及应用 期末考试
最长模式和闭模式 交互挖掘 增量挖掘 高级话题
序列模式挖掘 …
第一讲
课程简介 机器学习简介
浅议机器学习
机器学习简介－内容提要
必要性 基本定义 发展历程 基本任务 相关领域 应用
必要性－社会需求
机器人
各类机器人
人脸检测 指纹识别 …
对象识别
Answers
1000’s of Pieces of Evidence
Evidence Retrieval
Evidence 100,000’s Scores from Scoring
many Deep Analysis Algorithms
100’s sources
Question & Topic Analysis
概率统计 数据结构 编程语言
c, c++, java, Python… 会用一种即可
课程目的
了解和掌握机器学习的基本理论、算法和技术
问题背景 种类 基本方法和算法 已有很多相关软件，能很方便实现分类、聚类等机 器学习任务。
理解已有机器学习/数据挖掘系统的工作原理
传统技术无法适用于处理上述海量原始数据 机器学习可以帮助科学家
自动分析、归类数据 从数据中自动发现内在规律 …
必要性－动机
数据中隐藏
非常有价值的信息/知识
不直观，不显现 商业规律
“80％买啤酒的顾客也买尿布” “燕子低飞江湖畔，即将有雨在眼前” “雨天知了叫，晴天马上到”
特征选择 (Feature Selection) 特征抽取 (Feature Extraction)
数据离散化
课程内容－分类
符号逻辑方法
谓词逻辑规则
Find-S, Candidate-Elimination, Decision Tree, Sequential Covering Algorithms FOIL
一阶谓词规则
贝叶斯方法
相关基本概率概念以及贝叶斯公式 朴素贝叶斯方法 贝叶斯网络 隐马尔可夫模型（HMM） k近邻 (kNN) 主题模型 (选讲)
课程内容介绍－分类
神经网络
感知器（线性） 前馈多层神经网络（任意函数）
－反向向传播算法
深度学习（选讲） 支持向量机 (SVM)
助教：
沈戈晖
实验室：理科2号楼2320 Email：jueliangguke@ 电话：62757756
魏亮晨