首页> 学术问答> 新南威尔士大学COMP9418统计机器学习考前有什么重点要看？
请问新南威尔士大学COMP9418统计机器学习这门课能辅导吗？我们很快就考试了，我复习效率不高，想让老师在考前带着我系统地复习一遍，老师可不可以先说一下考试重点？
最佳答案
课程顾问-Lea
2026-01-15 21:12:28
新南威尔士大学COMP9418统计机器学习这门课主要研究了一类称为概率图形模型(PGM)的推理模型。考试内容就是围绕这类模型展开的，包括贝叶斯网络、马尔可夫网络、马尔可夫链和马尔可夫决策过程等。考试还涉及用于学习参数和进行推理的算法，例如蒙特卡罗马尔可夫链 (MCMC)、Gibbs Sampling、Viterbi和Baum-Welch算法等。
我们总结了考试重点，同学可以着重复习：
1、从概率模型的给定图形表示中推导出统计独立性假设;
2、理解并实施图形模型中的精确推理方法，包括变量消除和连接树算法;
3、为潜在变量概率模型推导和实施最大似然学习方法;
4、理解并在图形模型中实现近似推理算法，包括采样和循环置信度传播;
5、理解并应用结构化预测的基本方法。
只要同学对上述内容理解得足够深入，通过考试应该没有什么问题。距离考试还有一段时间，如果同学需要老师系统地进行考前辅导，可以联系我们的澳洲课程辅导老师。
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