都柏林大學(xué)EE514數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)課程旨在為學(xué)生提供數(shù)據(jù)分析所需的基礎(chǔ)和高級(jí)技能，例如：數(shù)據(jù)管理、處理、匯總和預(yù)測(cè)分析。課程的重點(diǎn)是為學(xué)生提供強(qiáng)大的理論基礎(chǔ)，以及在該領(lǐng)域?qū)嶋H應(yīng)用各種技術(shù)的能力。整門(mén)課程應(yīng)用python編程語(yǔ)言演示了各種技術(shù)的使用，為學(xué)生提供了實(shí)用工具，用于在成熟且廣泛使用的編程環(huán)境中解決相對(duì)復(fù)雜且定義廣泛的現(xiàn)實(shí)世界問(wèn)題。下面是我們總結(jié)的EE514考試考點(diǎn)，有需要的同學(xué)一定不要錯(cuò)過(guò)！

一、EE514考試考點(diǎn)

1、用于數(shù)據(jù)分析的python編程

研究python語(yǔ)言的語(yǔ)法和結(jié)構(gòu)，涉及python中可用的一些標(biāo)準(zhǔn)數(shù)值和科學(xué)計(jì)算庫(kù)，并演示如何使用這些庫(kù)來(lái)執(zhí)行一些標(biāo)準(zhǔn)任務(wù)，例如以標(biāo)準(zhǔn)格式讀寫(xiě)數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)類(lèi)型，以及執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)操作任務(wù)。

2、數(shù)據(jù)匯總和可視化

討論各種類(lèi)型的單變量(均值、中位數(shù)、方差、標(biāo)準(zhǔn)差、分位數(shù)、眾數(shù)等)和雙變量(協(xié)方差、皮爾遜和斯皮爾曼相關(guān))統(tǒng)計(jì)，以及這些如何用于匯總數(shù)據(jù)。涉及可視化一維和多維數(shù)據(jù)的幾種方法，例如基本圖(散點(diǎn)圖、線圖、條形圖、等高線、圖像)、統(tǒng)計(jì)圖(如直方圖、密度圖、箱線圖、小提琴圖和誤差線)，以及高級(jí)可視化技術(shù)(如t-SNE)。

3、無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)

討論無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的目標(biāo)，涉及對(duì)幾種標(biāo)準(zhǔn)聚類(lèi)方法(k-均值、層次聚類(lèi)、連鎖類(lèi)型)的深入討論，以及對(duì)潛在變量模型和主成分分析(pCA)的概述。學(xué)習(xí)如何在實(shí)踐中使用標(biāo)準(zhǔn)和先進(jìn)的軟件工具和應(yīng)用程序來(lái)使用這些模型。

4、監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)原理

研究監(jiān)督學(xué)習(xí)的標(biāo)準(zhǔn)符號(hào)和約定、問(wèn)題類(lèi)型(回歸、分類(lèi)、結(jié)構(gòu)化預(yù)測(cè))、訓(xùn)練和測(cè)試集、黑盒學(xué)習(xí)原則、訓(xùn)練誤差、測(cè)試誤差、泛化誤差和樣本外誤差。討論偏差-方差權(quán)衡、過(guò)度擬合和欠擬合、模型選擇、交叉驗(yàn)證、數(shù)據(jù)衛(wèi)生和數(shù)據(jù)窺探。

5、監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法

討論機(jī)器學(xué)習(xí)算法的幾個(gè)重要類(lèi)別，例如線性回歸、決策樹(shù)、集成方法、邏輯回歸、支持向量機(jī)和一系列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類(lèi)型，優(yōu)化損失函數(shù)的算法(梯度下降和隨機(jī)梯度下降)，損失函數(shù)的類(lèi)型(凸和非凸)，內(nèi)核方法。

6、表征學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)

討論表征學(xué)習(xí)原理，涉及多層感知器、堆疊式自動(dòng)編碼器、回旋式神經(jīng)網(wǎng)路和循環(huán)式神經(jīng)網(wǎng)路。實(shí)用優(yōu)化方法、基于GpU的優(yōu)化和軟件。對(duì)比討論幾種行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)(Tensorflow、Caffe、Torch)。

二、EE514復(fù)習(xí)要點(diǎn)

1、描述幾種廣泛使用的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方法，例如專(zhuān)用文件格式、SQL和NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)以及鍵值存儲(chǔ)。

2、使用匯總統(tǒng)計(jì)、統(tǒng)計(jì)圖和高級(jí)數(shù)據(jù)可視化方法(如t-SNE)探索數(shù)據(jù)集。

3、描述監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)理論，例如問(wèn)題類(lèi)型、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的最佳實(shí)踐、模型選擇、過(guò)擬合和欠擬合以及偏差-方差權(quán)衡。

4、應(yīng)用基本和高級(jí)分類(lèi)和回歸算法，涵蓋：線性和非線性回歸、判別分析、決策樹(shù)、邏輯回歸、支持向量機(jī)和集成。

5、執(zhí)行各種類(lèi)型的通用無(wú)監(jiān)督數(shù)據(jù)分析，例如聚類(lèi)分析、密度估計(jì)和維度縮減。

6、描述現(xiàn)代表征學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的原理，并評(píng)估幾種最新模型的優(yōu)點(diǎn)。

你可以將上述內(nèi)容作為EE514考試復(fù)習(xí)的大綱，根據(jù)個(gè)人的實(shí)際學(xué)習(xí)情況有針對(duì)性地進(jìn)行考前復(fù)習(xí)。如果你還有關(guān)于都柏林大學(xué)考試方面的問(wèn)題需要解答，可以直接與我們聯(lián)系。