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墨尔本大学COMP30027机器学习课程内容及评估信息汇总

发布时间: 2021-11-23 23:31:04
文章来源: 考而思
摘要:
机器学习是数据科学的核心学科,广泛存在于科学、技术、社会科学和医学领域;机器学习驱动着人类日常使用的许多产品,例如横幅广告选择、垃圾邮件过滤和社交媒体新闻推送。机器学习关注从数据中做出准确、计算高效且有力的推断。

  机器学习是数据科学的核心学科,广泛存在于科学、技术、社会科学和医学领域;机器学习驱动着人类日常使用的许多产品,例如横幅广告选择、垃圾邮件过滤和社交媒体新闻推送。机器学习关注从数据中做出准确、计算高效且有力的推断。机器学习最初源于人工智能,是第一个探索更复杂的预测模型和强调计算的研究领域,而在过去的二十年里,机器学习越来越接近于统计学,因此获得了坚实的理论基础。墨尔本大学COMP30027机器学习课程旨在向学生介绍机器学习的基础知识,同时介绍可应用于毕业生职业生涯的数据分析实用技能。

  主题涵盖:分类/回归的预测方法,例如k-最近邻、朴素贝叶斯、判别线性模型、决策树、支持向量机、神经网络;聚类方法,例如k-means、分层聚类;概率方法。

机器学习课程辅导

  COMP30027课程预期学习成果:

  专业技能:

  1、将实际问题转化为适合机器学习的问题

  2、正确应用机器学习算法和端到端统计过程

  3、解释机器学习在真实数据上运行的结果

  4、比较与实际问题相关的竞争模型和算法的优缺点

  5、从统计第一原则推导出机器学习算法

  通用技能:

  1、逻辑问题解决能力:识别问题、制定解决方案并解决问题

  2、创造力和创新能力

  3、能够在工程团队和整个团队中进行有效沟通

  4、深刻尊重真理和知识的完整性,遵循学术道德

  COMP30027课程成绩评估:

  1、团体或个人项目1 -编程项目,30小时,从第4周到第6周,占总成绩的20%。

  2、团体或个人项目2 -预测比赛,30小时,从第9周到第11周,占总成绩的20%。

  3、期末开卷在线考试,2小时,考试期间,占总成绩的60%。

  以上就是关于墨尔本大学COMP30027机器学习课程内容及评估信息的汇总介绍,如果同学想要深入学习这门课,或是需要老师解答课程学习过程中遇到的问题,可以随时和我们的澳洲课程辅导老师联系。

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