GentleOstrich

北航 BUAA 2025 秋研究生机器学习期末考试回忆版

Mon, 19 Jan 2026 00:00:00 +0000

考试已经过去一周了，根据依稀的记忆写下这篇考试回忆，希望能对后来的同学有所帮助。

本次机器学习期末考试包含大量往年题目，如决策树、反向传播推导、按照最小错误率和最小风险求后验等等。

临近考试不要慌张，多看往年经验分享博客、掌握老师说过的的必考知识点、补齐课件中短板、自信应对考试就可以啦。

以下内容为笔者回忆版，不保证准确性，请各位读者有选择性地参考。

T1 贝叶斯决策 #

给出先验概率和类条件概率，决策损失函数 \(\lambda\)（其实就是选错的风险值）

使用最小错误率进行决策
使用最小风险进行决策

T2 K-means #

使用数学语言描述 K-means 的流程
执行一遍 K-means 流程（给定 4 个二维点的坐标，初始化了 2 个二维中心点，要求迭代执行 2 次），并简述 EM 算法的 E-step 和 M-step 分别对应 K-means 中的哪个流程
K-means 的缺陷以及解决办法（K-means++）

T3 PCA #

简述最大方差、最小均方误差的主要思想
PCA 的一般求解过程（求协方差矩阵、最大特征值对应的特征向量等等）
与 LDA 的关系与区别

T4 SVM #

从几何解析的角度描述参数 w 和 b 的意义
说明惩罚系数和松弛变量的作用

T5 关联规则学习 #

简述先验算法的基本思想（支持度之类的）
简述关联规则学习的应用场景（社交网络、货品分类）

T6 半监督学习 #

简述聚类假设和流形假设

SAM 3D Objects 教程

Thu, 15 Jan 2026 00:00:00 +0000

安装 #

参考官方安装教程在服务器上配置环境，服务器全程使用 clash 代理，使用 conda 安装

环境配置 #

# 克隆项目仓库
git clone https://github.com/facebookresearch/sam-3d-objects.git
cd sam-3d-objects

# 创建 conda 环境
conda env create -f environments/default.yml
conda activate sam3d-objects

# 设置 pytorch 等安装的 URL
export PIP_EXTRA_INDEX_URL="https://pypi.ngc.nvidia.com https://download.pytorch.org/whl/cu121"

# 安装 sam 3d 核心依赖
pip install -e '.[dev]'
pip install -e '.[p3d]' # pytorch3d dependency on pytorch is broken, this 2-step approach solves it

# 安装 sam 3d 推理
export PIP_FIND_LINKS="https://nvidia-kaolin.s3.us-east-2.amazonaws.com/torch-2.5.1_cu121.html"
pip install -e '.[inference]'

下载官方权重文件 #

首先需要在 huggingface 上申请许可，笔者使用新邮箱创建了一个新的 huggingface 账户，在申请许可需要填入的个人信息中填写美国地址、学校等等，否则容易被拒。获得许可后，执行：

Windows 11 创建 Hugo 网站

Wed, 14 Jan 2026 00:00:00 +0000

官方教程不允许使用 CMD、Windows PowerShell 执行各个命令，建议使用 PowerShell 执行命令。Anaconda Powershell Prompt 应该是基于 PowerShell 开发的，因此，本文的命令均在 Anaconda Powershell Prompt 中执行。

安装 Hugo #

安装 Hugo 前需要安装 Git、Go、Dart Sass。

安装 Git

无论是克隆 Hugo 的 GitHub 仓库，还是基于 Github Page 发布网站，都需要使用 Git。
安装 Go

Hugo 是基于 Go 语言开发，Go 作为一种高效的编程语言，使得 Hugo 在速度上远超 Hexo 等静态网站搭建技术。
安装 Dart Sass

Dart Sass 是 Hugo 开发的网页渲染插件，可以通过 Scoop 和 Chocolatey 两个 Windows 安装器安装，这里选择使用 Scoop 安装。
- 安装 Scoop
  
  首先 cd 到 C:\ 路径，在 C:\ 路径下执行下述命令。

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000