墨尔本大学COMP90049 机器学习入门考试重点梳理

墨尔本大学COMP90049机器学习(Machine Learning)是一门研究如何从数据中做出准确、计算效率高、可解释且稳健的推断的学科，通常借鉴统计学原理。本学科旨在向学生介绍机器学习的知识基础，包括从数据中学习的数学原理、机器学习的算法和数据结构，以及数据分析的实用技能。

这篇文章小海马为大家带来墨尔本大学COMP90049 机器学习入门这门课程考试重点梳理。

一、指示性内容

指示性内容包括：数据清理和规范化、监督学习(分类、回归、线性和非线性模型)、无监督学习(聚类)以及机器学习职业的数学基础。

二、预期学习成果

1.理解机器学习中使用的基本数学概念

2.从第一原理推导出机器学习模型

3.针对实际问题设计、实施和评估机器学习系统

4.针对给定的实际问题确定正确的机器学习模型

三、重点梳理

1.算法以及数据结

数据结构和算法是计算机科学教育的重要组成部分，但大多数新兵训练营的毕业生或自学成才的人都不太了解。本指南将作为数据结构和算法的入门指南，尤其适合那些没有接受过这方面正规教育的人。

掌握数据结构和算法是成为一名成功软件工程师的关键。在本综合指南中了解更多有关数据结构和算法的信息。

数据结构是一种在虚拟系统中组织数据的方法。想想数字序列或数据表格：它们都是定义明确的数据结构。算法是计算机执行的一连串步骤，它接收输入并将其转化为目标输出。

数据结构和算法结合在一起，让程序员可以随心所欲地构建计算机程序。对数据结构和算法的深入研究可确保代码的优化和效率。

2.关于机器学习

机器学习(ML)是人工智能(AI)的一种，其重点是构建能从数据中学习的计算机系统。机器学习包含多种技术，可使软件应用程序随着时间的推移不断提高性能。

机器学习算法经过训练，可以发现数据中的关系和模式。它们将历史数据作为输入，进行预测、信息分类、数据点聚类、降低维度，甚至帮助生成新内容，ChatGPT、Dall-E 2 和 GitHub Copilot 等以 ML 为动力的新应用都证明了这一点。

3.编程考试复习技巧

复习技巧是学生备考时的宝贵工具，有助于提高对教学大纲的记忆和理解，使有时令人难以承受的学习任务变得更加容易管理。

在考试中，复习技巧是帮助学生取得成功的关键。复习并没有唯一正确的方法，可以通过探索多种不同的技巧来实现。我们的指南提供了如何进行考试复习的绝招、最有效的技巧和方法，以及针对不同学习风格的建议，让学生在考试季获得最佳机会......

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