(NEW)对外经济贸易大学信息学院843历年考研真题汇编

(NEW)对外经济贸易大学信息学院843历年考研真题汇编对外经济贸易大学信息学院843专业是该学院的一门研究生专业，以下是该专业历年考研真题的汇编和相关参考答案，供大家参考。

1.2015年真题

（1）请简述图像的直方图均衡化方法，并给出其基本过程。

参考答案：

图像直方图均衡化是一种用于增强图像对比度的方法，基本过程如下：

1）统计图像灰度级别的频率分布，获得原始图像的直方图。

2）计算累计灰度频率，将原始图像的直方图进行归一化。

3）根据归一化后的直方图，计算每个灰度级别的映射函数。

4）利用映射函数将原始图像中的每个像素点的灰度值进行映射，得到均衡化后的图像。

（2）请简述支持向量机（SVM）的原理和基本步骤。

参考答案：

支持向量机（SVM）是一种常用的机器学习方法，其原理和基本步骤如下：

1）SVM的原理是将低维数据通过非线性映射转化为高维特征空间，然后在高维空间中寻找一个最优的超平面，将不同类别的样本分开。

2）基本步骤包括：选择合适的核函数和惩罚项，构建最优化问题；通过拉格朗日对偶方法将最优化问题转化为对偶问题；求解对偶问题，得到支持向量和超平面参数；通过求解对偶问题的解，根据定义划分样本。

2.2016年真题

（1）请简述Logistic回归模型的基本原理和应用场景。

参考答案：

Logistic回归模型是一种常用的分类模型，基本原理和应用场景如下：

1）Logistic回归模型利用Logistic函数对输入变量和输出变量之间的关系进行建模，将输出变量的取值限定在0和1之间，可用于二分类问题。

2）应用场景包括：金融风险评估、疾病预测、信用评级等需要对样本进行分类的问题。

（2）请简述贝叶斯分类器的原理和基本步骤。

参考答案：

贝叶斯分类器是一种常用的分类模型，原理和基本步骤如下：

1）贝叶斯分类器基于贝叶斯定理，在已知输入变量和输出变量的条件下，通过计算后验概率得到最优的分类结果。

2）基本步骤包括：建立条件概率模型，即计算类别条件概率以及先验概率；基于贝叶斯定理计算后验概率；根据后验概率选择最优的分类结果。

3.2017年真题

（1）请分别从准确性、召回率和F1值三个角度详细介绍评价指标。

参考答案：

评价指标是用来度量模型性能的指标，从准确性、召回率和F1值三个角度进行详细介绍如下：

1）准确性是指模型给出的预测结果与实际结果一致的程度，计算公式为：准确性=(预测正确的样本数)/(总样本数)。

2）召回率是指模型正确预测为正样本的样本数在实际正样本数中所占的比例，计算公式为：召回率=(真阳性)/(真阳性+假阴性)。

3）F1值是准确性和召回率的调和平均值，可以综合考虑模型的预测能力和判别能力，计算公式为：F1值=2*(准确性*召回率)/(准确性+召回率)。

（2）请简述主成分分析（PCA）的原理和基本步骤。

参考答案：

主成分分析（PCA）是一种常用的降维方法，原理和基本步骤如下：

1）PCA通过线性变换将高维数据映射到低维空间，保留主要的数据信息。

2）基本步骤包括：对原始数据进行标准化处理；计算协方差矩阵；对协方差矩阵进行特征值分解，得到特征向量和特征值；选择主要成分，将数据映射到低维空间。

以上是对外经济贸易大学信息学院843专业历年考研真题的汇编