开卷考试，总共9道题，全是问答题。

1. 机器学习的三要素，过拟合/欠拟合的概念以及和三要素之间的关系。（10分）
2. 最小二乘法线性回归计算题，并写出岭回归的目标函数。（12分）
3. 支持向量机的计算题，判断点的类别、法向量以及作图、求分类面方程和间距。（12分）
4. AdaBoost算法描述，突出更新细节和强分类器是如何生成的。（10分）
5. 高斯混合模型的概念，以及参数的EM求解步骤。并与K均值算法做对比。（10分）
6. 前馈神经网络计算题，并介绍ReLU激活函数。（12分）
7. Transformer的解/编码器的模型介绍，用了哪些网络。Transformer和RNN对比优缺点。（12分）
8. 生成式对抗模型的两部分的作用，以及训练的过程描述。（12分）
9. Q-Learning算法流程描述，并分析其优缺点。（10分）