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如何学习墨尔本大学COMP90051这门课程?

作者:海马 发布时间:2023-05-19 14:55:48

COMP90051"统计机器学习 "是一个将统计技术与机器学习算法相结合的领域,以开发能够从数据中学习并作出预测或决定的模型和算法。它侧重于使用统计学原理和方法来分析并从数据集中提取有意义的信息。COMP90051

以下是统计机器学习课程中通常涵盖的关键概念和主题:

1. 概率和统计: 学生学习概率论和统计推理的基本概念。主题可能包括概率分布、假设检验、置信区间和回归分析。

2. 监督下的学习: 这包括从标记的训练数据中学习的算法和技术。学生学习线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机(SVM)和集合方法。他们学习如何训练模型,评估其性能,并对新数据进行预测。

3. 无监督的学习: 学生们探索在未标记的数据中发现模式和结构的方法。通常包括聚类算法(如k-means,分层聚类),降维技术(如主成分分析,t-SNE),以及生成模型(如高斯混合模型)。

4. 模型选择和评估: 这涉及到为一个给定的问题选择最佳模型或算法的技术,并评估其性能。学生们学习交叉验证、偏差-变异权衡、过度拟合和正则化技术(如L1和L2正则化)。

5. 贝叶斯学习: 向学生介绍贝叶斯推理和贝叶斯学习方法。他们学习如何纳入先验知识,根据数据更新信念,并使用贝叶斯技术,如贝叶斯网络和马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)方法进行概率预测。

6. 深度学习: 该课程可能会涉及到深度学习方法,这涉及到训练具有多层的神经网络。主题可能包括前馈神经网络,卷积神经网络(CNN),递归神经网络(RNN),以及深度学习架构(如自动编码器,生成式对抗网络)。

7. 特征选择和提取: 学生探索从高维数据中选择相关特征并提取有意义的表征的技术。讨论了降维技术(如PCA,LDA)和特征选择方法(如前向/后向选择,正则化)。

8. 模型评估和验证: 学生了解分类和回归任务的不同评价指标,如准确率、精确度、召回率、F1分数和平均平方误差(MSE)。他们还学习交叉验证、模型选择和处理不平衡数据集的技术。

9. 伦理考虑: 该课程可能涉及与机器学习相关的伦理考虑,如偏见、公平、隐私和模型的可解释性。学生探索机器学习算法的社会影响和负责任的使用。

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