海馬課堂可以根據(jù)學生個人情況，為留學生匹配背景合適的導(dǎo)師，進行1V1課程輔導(dǎo)，為學生中英雙語講解機器學習和數(shù)據(jù)挖掘課程中的考點。

機器學習是自動構(gòu)建數(shù)學模型來解釋和概括數(shù)據(jù)集的過程。它將統(tǒng)計學和算法開發(fā)的元素集成到同一學科中。數(shù)據(jù)挖掘是知識發(fā)現(xiàn)中的一門學科，旨在通過自動和半自動方式促進對大量數(shù)據(jù)的探索和分析。本課程提供機器學習和數(shù)據(jù)挖掘的實用和技術(shù)介紹。涵蓋的主題包括在數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)模式、分類、回歸、特征提取和數(shù)據(jù)可視化的問題。還包括對各種機器學習技術(shù)和統(tǒng)計技術(shù)的分析、比較和使用。

一、輔導(dǎo)成果

完成本單元后，您應(yīng)該能夠：

LO1 .了解機器學習算法在解決分類、回歸、聚類和強化學習任務(wù)的基本原理、優(yōu)勢、劣勢和適用性。

LO2 .在設(shè)計、實施和評估機器學習算法方面獲得了實踐經(jīng)驗。

LO3 .在使用機器學習軟件和庫方面獲得了實踐經(jīng)驗。

LO4 .以口頭和書面形式呈現(xiàn)和解釋數(shù)據(jù)和信息。

二、課程學習重點

1.理論基礎(chǔ)與算法理解

在機器學習和數(shù)據(jù)挖掘課程中，學生首先會深入研究核心的理論基礎(chǔ)和算法。這包括但不限于監(jiān)督學習(如回歸、分類)、無監(jiān)督學習(如聚類、降維)、半監(jiān)督學習和強化學習等。課程通常會重點講解每種算法的工作原理、適用場景以及優(yōu)缺點，幫助學生理解算法背后的數(shù)學和統(tǒng)計原理。

學生將學習如何通過數(shù)學建模和統(tǒng)計分析來解決真實世界中的問題，例如如何選擇合適的模型來處理特定類型的數(shù)據(jù)，如何評估模型的性能以及如何優(yōu)化模型以獲得更好的預(yù)測能力。

2.數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程

數(shù)據(jù)在機器學習和數(shù)據(jù)挖掘中起著至關(guān)重要的作用，因此課程還會重點介紹數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征工程的技術(shù)。學生將學習如何處理真實世界中的復(fù)雜數(shù)據(jù)，包括數(shù)據(jù)清洗、缺失值處理、異常值檢測和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等技術(shù)。此外，特征工程的部分將探討如何從原始數(shù)據(jù)中提取有價值的特征，以提升模型的預(yù)測性能。

3.模型評估與調(diào)優(yōu)

課程還將重點關(guān)注模型的評估和調(diào)優(yōu)。學生將學習如何使用交叉驗證技術(shù)來評估模型的泛化能力，以及如何選擇合適的評估指標來衡量模型在不同任務(wù)中的表現(xiàn)。此外，調(diào)優(yōu)技術(shù)將涵蓋參數(shù)調(diào)整、集成方法和模型選擇等內(nèi)容，幫助學生優(yōu)化他們的機器學習模型，使其在實際應(yīng)用中表現(xiàn)更加優(yōu)異和穩(wěn)健。

4.實際應(yīng)用與項目實踐

為了將理論知識轉(zhuǎn)化為實際能力，悉尼大學的課程通常會包含大量的實際案例和項目實踐。學生將有機會參與到真實數(shù)據(jù)集的分析和建模過程中，從中學習如何處理和解決真實世界中的數(shù)據(jù)科學問題。這些項目不僅幫助學生提升技術(shù)能力，還培養(yǎng)了他們團隊合作、溝通和項目管理等實際技能。

海馬課堂專業(yè)課程輔導(dǎo)

1.擁有4000+嚴選碩博學霸師資。針對學生的薄弱科目和學校教學進度，匹配背景相符的導(dǎo)師。

2.根據(jù)學生情況進行1V1專屬備課，上課時間靈活安排。

3.中英雙語詳細講解課程中的考點、難點問題，并提供多方位的課后輔導(dǎo)，輔助學生掌握全部課程知識，補足短板。