都柏林大學EE514數(shù)據(jù)分析和機器學習課程旨在為學生提供數(shù)據(jù)分析所需的基礎和高級技能，例如：數(shù)據(jù)管理、處理、匯總和預測分析。課程的重點是為學生提供強大的理論基礎，以及在該領域實際應用各種技術的能力。整門課程應用python編程語言演示了各種技術的使用，為學生提供了實用工具，用于在成熟且廣泛使用的編程環(huán)境中解決相對復雜且定義廣泛的現(xiàn)實世界問題。下面是我們總結的EE514考試考點，有需要的同學一定不要錯過！

一、EE514考試考點

1、用于數(shù)據(jù)分析的python編程

研究python語言的語法和結構，涉及python中可用的一些標準數(shù)值和科學計算庫，并演示如何使用這些庫來執(zhí)行一些標準任務，例如以標準格式讀寫數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)類型，以及執(zhí)行標準操作任務。

2、數(shù)據(jù)匯總和可視化

討論各種類型的單變量(均值、中位數(shù)、方差、標準差、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)統(tǒng)計，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(散點圖、線圖、條形圖、等高線、圖像)、統(tǒng)計圖(如直方圖、密度圖、箱線圖、小提琴圖和誤差線)，以及高級可視化技術(如t-SNE)。

3、無監(jiān)督機器學習

討論無監(jiān)督學習的目標，涉及對幾種標準聚類方法(k-均值、層次聚類、連鎖類型)的深入討論，以及對潛在變量模型和主成分分析(pCA)的概述。學習如何在實踐中使用標準和先進的軟件工具和應用程序來使用這些模型。

4、監(jiān)督機器學習原理

研究監(jiān)督學習的標準符號和約定、問題類型(回歸、分類、結構化預測)、訓練和測試集、黑盒學習原則、訓練誤差、測試誤差、泛化誤差和樣本外誤差。討論偏差-方差權衡、過度擬合和欠擬合、模型選擇、交叉驗證、數(shù)據(jù)衛(wèi)生和數(shù)據(jù)窺探。

5、監(jiān)督機器學習算法

討論機器學習算法的幾個重要類別，例如線性回歸、決策樹、集成方法、邏輯回歸、支持向量機和一系列神經(jīng)網(wǎng)絡類型，優(yōu)化損失函數(shù)的算法(梯度下降和隨機梯度下降)，損失函數(shù)的類型(凸和非凸)，內核方法。

6、表征學習和深度學習

討論表征學習原理，涉及多層感知器、堆疊式自動編碼器、回旋式神經(jīng)網(wǎng)路和循環(huán)式神經(jīng)網(wǎng)路。實用優(yōu)化方法、基于GpU的優(yōu)化和軟件。對比討論幾種行業(yè)標準技術(Tensorflow、Caffe、Torch)。

二、EE514復習要點

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

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

3、描述監(jiān)督機器學習理論，例如問題類型、數(shù)據(jù)準備的最佳實踐、模型選擇、過擬合和欠擬合以及偏差-方差權衡。

4、應用基本和高級分類和回歸算法，涵蓋：線性和非線性回歸、判別分析、決策樹、邏輯回歸、支持向量機和集成。

5、執(zhí)行各種類型的通用無監(jiān)督數(shù)據(jù)分析，例如聚類分析、密度估計和維度縮減。

6、描述現(xiàn)代表征學習和深度學習技術的原理，并評估幾種最新模型的優(yōu)點。

你可以將上述內容作為EE514考試復習的大綱，根據(jù)個人的實際學習情況有針對性地進行考前復習。如果你還有關于都柏林大學考試方面的問題需要解答，可以直接與我們聯(lián)系。