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华威大学机器学习考试之前复习什么?有考前辅导吗?

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华威大学课程辅导
机器学习辅导

老师,华威大学机器学习考试之前重点复习什么内容?我们快考试了,我还一直没来得及复习,时间不太够,想让老师帮忙总结复习重点,如果老师能针对考试进行辅导的话就更好了。

最佳答案
  • 课程顾问-Lea
    课程顾问-Lea 2022-01-21 18:45:01
    立即咨询

      华威大学机器学习课程考试主要涉及机器学习的两个主要领域:监督和非监督。考试涵盖了回归、分类、聚类和概率分类的一些主要模型和算法。题目包括线性和逻辑回归,正则化,概率(贝叶斯)推理,支持向量机和神经网络,聚类和降维。我们的老师可以针对华威大学机器学习考试进行辅导,帮助同学补足学习上的漏洞,同时加深对课程重点难点的理解,从而做好充分的考前准备工作。

    机器学习考试辅导

      同学在考试之前应该重点复习以下内容:

      1、决策树;

      2、线性回归:OLS,正则化,线性分类器;

      3、逻辑回归,多类逻辑回归排序支持向量机;

      4、特征选择潜在因素模型(PCA);

      5、聚类(k-means, soft k-means);

      6、集成方法,如随机森林和Ada Boost;

      7、概率方法(贝叶斯观点);

      8、模型评估和模型选择;

      9、神经网络和卷积神经网络;

      10、自编码器。

      上述内容均为华威大学机器学习考试可能会涉及到的知识点,同学一定要在考前进行充分的复习,我们的老师也会为同学逐一细致的讲解。

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