2019-2020秋季学期 清华大学电子工程系 研究生课程 机器学习
HW1: 二选一，驾驶风格&路况预测 / 房价预测
HW2: 识别信用卡欺诈交易
- 自行编写SMO算法，实现Kernel SVM
- 使用Area Under the Precision-Recall Curve (AUPRC)作为评价指标
- 合法交易数据样本远多于欺诈交易数据样本，该如何处理？- 离群点：提高惩罚系数C；调高欺诈数据的loss
- 使用至少两种核函数实现SVM – linear rbf
- 漏检一笔欺诈交易就会带来很大的损失，如何进一步降低漏检率？- 根据PR曲线选择合适的阈值
HW3: 三选一
- CNN 手势识别
- RNN 蛋白质序列回归
- DQN 月球着陆小游戏