澳洲悉尼大学机器学习和数据挖掘COMP5318辅导

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机器学习是自动建立解释和概括数据集的数学模型的过程。它将统计学和算法开发的元素整合到同一学科中。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的方式促进对大量数据的探索和分析。本课程提供机器学习和数据挖掘的实用技术介绍。涵盖的主题包括发现数据中的模式、分类、回归、特征提取和数据可视化等问题。还包括各种机器学习技术和统计技术的分析、比较和使用。

Data Management & Analytics

机器学习与数据挖掘，几乎是数据方向人人必选的一门课。这门课在S1S2学期都有提供，但两学期的授课团队不同，且普遍反映S1比S2涉及内容更广一些，同时伴随了难度的上升。

课程介绍：偏理论，对机器学习主流算法的介绍，涉及了大部分概率论，微积分，线性代数等数学知识，作业需要编程，所以最好有Python编程基础。

Assessment：5318的评测结构为10+20+20+50。包括一个第四周的quiz(10%)，两个大作业(各20%)和一个final exam(50%)。两个大作业为组队合作，使用Python进行数据分析，要求可能为分类/回归。

学完本单元后，主要目标是：

1理解用于解决分类、回归、聚类和强化学习任务的机器学习算法的基本原理、优点、缺点和适用性。

2 在设计、实现和评估机器学习算法方面获得了实践经验

3 在使用机器学习软件和库方面获得了实践经验

4 以口头和书面形式呈现和解释数据和信息

以上便是关于澳洲悉尼大学机器学习和数据挖掘COMP5318课程的介绍，我们可以辅导这门课程的同步课件以及作业题目讲解等，需要更多辅导的同学可以直接联系我们。