-
alpha-beta 剪枝。要求：1）标出每个节点的值；2）表明在何处剪枝；3）画出最终选择的走步。（P.S. 给的树是“不齐”的。）
-
修正的 A* 算法。给出求解过程、依次拓展的节点、最终选择的路径。
-
非线性可分的 SVM 。
样本：正例：
$\boldsymbol{x_1}=(0, 0)^T$ ；负例：$\boldsymbol{x_2}=(1, 1)^T$ ，$\boldsymbol{x_3}=(-1, -1)^T$ 。核函数：
$K(\boldsymbol{x}, \boldsymbol{y}) = (1 + \boldsymbol{x}^T \boldsymbol{y})^2$ 。请求解 SVM 参数，并给出
$(0, 1)^T$ 的分类。 -
（1）模拟退火。（温度固定，类似往年题。）
（2）遗传算法。（类似 PPT 例题。）
-
决策树。用 ID3 算法建立决策树，只需给出根节点及其子节点，表明叶节点的类别。
-
设计智障神经网络：输入单个数字的图片，输出对应的英文单词（one, two, ...）。要求使用 MLP、CNN、RNN 。画示意图，简要说明。