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都柏林大學(xué)EE514考試考點總結(jié)

發(fā)布時間: 2023-02-15 17:09:46
文章來源: 考而思
摘要:
都柏林大學(xué)EE514課程旨在為學(xué)生提供數(shù)據(jù)分析所需的基礎(chǔ)和高級技能,例如:數(shù)據(jù)管理、處理、匯總和預(yù)測分析。課程的重點是為學(xué)生提供強大的理論基礎(chǔ),以及在該領(lǐng)域?qū)嶋H應(yīng)用各種技術(shù)的能力。整門課程應(yīng)用Python編程語言演示了各種技術(shù)的使用,為學(xué)生提供了實用工具,用于在成熟且廣泛使用的編程環(huán)境中解決相對復(fù)雜且定義廣泛的現(xiàn)實世界問題。

都柏林大學(xué)EE514數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習(xí)課程旨在為學(xué)生提供數(shù)據(jù)分析所需的基礎(chǔ)和高級技能,例如:數(shù)據(jù)管理、處理、匯總和預(yù)測分析。課程的重點是為學(xué)生提供強大的理論基礎(chǔ),以及在該領(lǐng)域?qū)嶋H應(yīng)用各種技術(shù)的能力。整門課程應(yīng)用Python編程語言演示了各種技術(shù)的使用,為學(xué)生提供了實用工具,用于在成熟且廣泛使用的編程環(huán)境中解決相對復(fù)雜且定義廣泛的現(xiàn)實世界問題。下面是我們總結(jié)的EE514考試考點,有需要的同學(xué)一定不要錯過!

一、EE514考試考點

1、用于數(shù)據(jù)分析的Python編程

研究Python語言的語法和結(jié)構(gòu),涉及Python中可用的一些標(biāo)準(zhǔn)數(shù)值和科學(xué)計算庫,并演示如何使用這些庫來執(zhí)行一些標(biāo)準(zhǔn)任務(wù),例如以標(biāo)準(zhǔn)格式讀寫數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)類型,以及執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)操作任務(wù)。

2、數(shù)據(jù)匯總和可視化

討論各種類型的單變量(均值、中位數(shù)、方差、標(biāo)準(zhǔn)差、分位數(shù)、眾數(shù)等)和雙變量(協(xié)方差、皮爾遜和斯皮爾曼相關(guān))統(tǒng)計,以及這些如何用于匯總數(shù)據(jù)。涉及可視化一維和多維數(shù)據(jù)的幾種方法,例如基本圖(散點圖、線圖、條形圖、等高線、圖像)、統(tǒng)計圖(如直方圖、密度圖、箱線圖、小提琴圖和誤差線),以及高級可視化技術(shù)(如t-SNE)。

3、無監(jiān)督機器學(xué)習(xí)

討論無監(jiān)督學(xué)習(xí)的目標(biāo),涉及對幾種標(biāo)準(zhǔn)聚類方法(k-均值、層次聚類、連鎖類型)的深入討論,以及對潛在變量模型和主成分分析(PCA)的概述。學(xué)習(xí)如何在實踐中使用標(biāo)準(zhǔn)和先進的軟件工具和應(yīng)用程序來使用這些模型。

4、監(jiān)督機器學(xué)習(xí)原理

研究監(jiān)督學(xué)習(xí)的標(biāo)準(zhǔn)符號和約定、問題類型(回歸、分類、結(jié)構(gòu)化預(yù)測)、訓(xùn)練和測試集、黑盒學(xué)習(xí)原則、訓(xùn)練誤差、測試誤差、泛化誤差和樣本外誤差。討論偏差-方差權(quán)衡、過度擬合和欠擬合、模型選擇、交叉驗證、數(shù)據(jù)衛(wèi)生和數(shù)據(jù)窺探。

5、監(jiān)督機器學(xué)習(xí)算法

討論機器學(xué)習(xí)算法的幾個重要類別,例如線性回歸、決策樹、集成方法、邏輯回歸、支持向量機和一系列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型,優(yōu)化損失函數(shù)的算法(梯度下降和隨機梯度下降),損失函數(shù)的類型(凸和非凸),內(nèi)核方法。

6、表征學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)

討論表征學(xué)習(xí)原理,涉及多層感知器、堆疊式自動編碼器、回旋式神經(jīng)網(wǎng)路和循環(huán)式神經(jīng)網(wǎng)路。實用優(yōu)化方法、基于GPU的優(yōu)化和軟件。對比討論幾種行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)(Tensorflow、Caffe、Torch)。

都柏林大學(xué)考試輔導(dǎo)

二、EE514復(fù)習(xí)要點

1、描述幾種廣泛使用的數(shù)據(jù)存儲方法,例如專用文件格式、SQL和NoSQL數(shù)據(jù)庫以及鍵值存儲。

2、使用匯總統(tǒng)計、統(tǒng)計圖和高級數(shù)據(jù)可視化方法(如t-SNE)探索數(shù)據(jù)集。

3、描述監(jiān)督機器學(xué)習(xí)理論,例如問題類型、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的最佳實踐、模型選擇、過擬合和欠擬合以及偏差-方差權(quán)衡。

4、應(yīng)用基本和高級分類和回歸算法,涵蓋:線性和非線性回歸、判別分析、決策樹、邏輯回歸、支持向量機和集成。

5、執(zhí)行各種類型的通用無監(jiān)督數(shù)據(jù)分析,例如聚類分析、密度估計和維度縮減。

6、描述現(xiàn)代表征學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的原理,并評估幾種最新模型的優(yōu)點。

你可以將上述內(nèi)容作為EE514考試復(fù)習(xí)的大綱,根據(jù)個人的實際學(xué)習(xí)情況有針對性地進行考前復(fù)習(xí)。如果你還有關(guān)于都柏林大學(xué)考試方面的問題需要解答,可以直接與我們聯(lián)系。

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