澳洲悉尼大学COMP5318同步课程辅导

本课程介绍机器学习是自动构建解释和推广数据集的数学模型的过程。 它将统计和算法开发的元素集成到同一个学科中。 数据挖掘是知识发现中的一门学科，旨在通过自动和半自动方式促进对大量数据的探索和分析。  

该课程提供了机器学习和数据挖掘的实用和技术介绍。涉及的主题包括发现数据模式，分类，回归，特征提取和数据可视化的问题。 还涉及各种类型的机器学习技术和统计技术的分析，比较和使用。 该课程要求学生具有基本的线性代数和概率论背景，并且能够胜任高级语言(如Python，Matlab或R)的编程。

每周课时：2小时Lecture，1小时Tutorial

作业形式：测试，2个作业，期末考试

作业内容：取自2019年第一学期

测试：占比 10%，课堂测试。

作业 1：占比 20%，分类任务作业。(可以分为2或3人一组)。

作业 2：占比 20%，方法比较作业。(可以分为2或3人一组)。

期末考试： 占比 50%。

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