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  課程顧問-小管家 2022-01-21 18:45:01

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  　　華威大學機器學習課程考試主要涉及機器學習的兩個主要領域：監(jiān)督和非監(jiān)督。考試涵蓋了回歸、分類、聚類和概率分類的一些主要模型和算法。題目包括線性和邏輯回歸，正則化，概率(貝葉斯)推理，支持向量機和神經(jīng)網(wǎng)絡，聚類和降維。我們的老師可以針對華威大學機器學習考試進行輔導，幫助同學補足學習上的漏洞，同時加深對課程重點難點的理解，從而做好充分的考前準備工作。

  

  　　同學在考試之前應該重點復習以下內(nèi)容：

  　　1、決策樹;

  　　2、線性回歸：OLS，正則化，線性分類器;

  　　3、邏輯回歸，多類邏輯回歸排序支持向量機;

  　　4、特征選擇潛在因素模型(PCA);

  　　5、聚類(k-means, soft k-means);

  　　6、集成方法，如隨機森林和Ada Boost;

  　　7、概率方法(貝葉斯觀點);

  　　8、模型評估和模型選擇;

  　　9、神經(jīng)網(wǎng)絡和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡;

  　　10、自編碼器。

  　　上述內(nèi)容均為華威大學機器學習考試可能會涉及到的知識點，同學一定要在考前進行充分的復習，我們的老師也會為同學逐一細致的講解。

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