澳大利亚昆士兰大学本科机器学习作业和课程要点总结有吗？

澳大利亚昆士兰大学本科机器学习课程涉及使用示例数据或以前的经验来解决给定问题的自适应算法的开发和应用。课程主题涵盖：学习问题(如回归、分类、无监督、强化)和理论、神经网络、统计和概率模型、聚类、集成、实施问题，以及应用(如生物信息学、认知科学、预测、机器人学、信号和图像处理)。机器学习作业是问题集，可能还会涉及到实际演示。下面是澳大利亚昆士兰大学本科机器学习作业和课程要点总结。

一、澳大利亚昆士兰大学本科机器学习作业详情

1、家庭作业(问题集)，成绩占比30%。

家庭作业是一个简短的问题解决练习集，涉及机器学习理论、模型、算法、实现和实验分析，基于课程相应周的讲课和实践内容。

2、课堂实践和作业演示，成绩占比30%

同学要在课上向导师展示自己的实际工作和家庭作业。实践演示的目的是让同学有机会通过向导师解释自己的工作来展示个人学习成果。导师会问同学一些关于作业的问题，可能会要求同学演示自己写的程序。

二、澳大利亚昆士兰大学本科机器学习课程要点

1、描述机器学习中使用的核心理论和概念框架。

2、解释一系列不同机器学习模型的属性和功能，并能够将模型与适当的理论基础联系起来。

3、制定算法，使用适当的数据实例化给定的机器学习模型。

4、使用高级编程语言实现机器学习算法。

5、运用机器学习方法在数据集上制定和执行实验，并对结果进行评估和反思。

6、解释机器学习中使用的不同类型的技术之间的关系，以及机器学习和其他学科之间的关系。

7、识别机器学习的潜在现实应用，并评估不同机器学习技术实现、算法、模型和理论对于给定应用的适用性。

如果同学对于澳大利亚昆士兰大学本科机器学习作业和课程存在疑问，直接联系我们就行，我们会安排老师针对同学的具体作业和课程学习问题进行解答。