高級計算機視覺計算機視覺、機器學(xué)習(xí)、媒體計算機器學(xué)習(xí)和(文件)
【正文】 cGrawHill. ? 選題 1： 第三章，線性規(guī)劃導(dǎo)論 ? 選題 2： 第九章，網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模型 ? 選題 3： 第十章，動態(tài)規(guī)劃 ? 選題 4： 第十一章，整數(shù)規(guī)劃 ? 選題 5： 第十二章，非線性規(guī)劃 ? 選題 6： 第十三章，啟發(fā)式算法 ? 選題 7： 經(jīng)典運籌學(xué)問題（任選一個，可超出教材內(nèi)容）建模與分析 Tianjin University 丏業(yè)基礎(chǔ)測試選題 ? 丏業(yè)基礎(chǔ)課程 ：信息檢索 ? 參考教材： ? 《 信息檢索導(dǎo)論 》 王斌 翻譯 ? 《 The Geometry of Information Retrieval》 ， C. J. van Rijsbergen ? 選題 1： 簡述概率檢索模型的發(fā)展過程，說明概率排序原則 (Probability Ranking Principle)，闡述這一原則的不足及解決思路。 。 ? 選題 3： 說明隱性語義索引 (Latent Sematic Index)的工作原理和算法，闡述該模型在自然語言處理和信息檢索的應(yīng)用。si, The origin of bursts and heavy tails in humans dynamics, Nature 435, 207 (2022). ? M. C. Gonz225。 ? 選題 3： 請論述機器學(xué)習(xí)研究的主要任務(wù)，以及針對各主要任務(wù)的常用模型（及算法），特別請說明各模型的背景假設(shè)、適用范圍和優(yōu)缺點。 ? 選題 2：人工智能研究已在若干特定的領(lǐng)域取得了引人注目的成功，但是已有的成功大都是局部的、彼此分離的，距離“通用智能”的理想仍有較大差距，請說明你對這種狀況的理解。 Sons, Inc., 2022. ? Han J and Kamber M. Data Mining: Concepts and Techniques. Elsevier, 2022. ? Hastie T, Tibshirani R and Friedman J. The elements of statistical learning: Data mining, inference,
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