計算機專業(yè)在留學(xué)生報考專業(yè)中占據(jù)著越來越重要的地位，謝菲爾德大學(xué)的計算機專業(yè)是其中之一。最近有同學(xué)咨詢該校計算機科學(xué)本科課程COM2004的核心考試內(nèi)容，下面我們就一起來了解一下期末考試前需要復(fù)習的重點內(nèi)容，正在備考的同學(xué)們趕緊圍觀了~

一、課程介紹

謝菲爾德大學(xué)的COM2004課程是數(shù)據(jù)驅(qū)動計算，是計算機科學(xué)專業(yè)的一門核心必修課，這個課程為機器學(xué)習和面試處理提供基礎(chǔ)介紹，但是其重點是在應(yīng)用上。課程的主題是是數(shù)據(jù)作為一種資源的概念，它是如何獲得的，如何為分析做準備，以及最終我們?nèi)绾螐闹袑W(xué)習。它是采用一種基于python的實用的方法，幫助學(xué)生直觀地掌握復(fù)雜的數(shù)學(xué)思想，因此在復(fù)習中，也要特別注意這些內(nèi)容。

二、期末復(fù)習重點

1.了解

分類和特征處理

python編程

2.多元數(shù)據(jù)

線性代數(shù)/概率

正太分布

3.分類

貝葉斯決策理論

風險和ROC(受試者操作特征)

參數(shù)估計：最大似然估計

維數(shù)災(zāi)難和樸素貝葉斯分類器

4.線性分類器

感知器

異或問題

5.基于實例的方法

最近鄰和k最近鄰

模板匹配和編輯距離

6.特征選擇

辨別力

特征選擇算法

7.特征生成

降維

主成分分析

8.其他核心內(nèi)容

訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

規(guī)范化

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

順序聚類

分層聚類

硬k均值和軟k均值聚類

密度估計和混合物建模

三、復(fù)習成果檢驗

你的復(fù)習有沒有達到預(yù)期效果，可以在考試之前先自測一遍。一方面是練習題目，另一方面也要著重從一下幾個方面去檢驗?zāi)愕膹?fù)習。

1.你是否能夠演示如何從數(shù)據(jù)中提取特征以供機器學(xué)習(ML)技術(shù)使用?

2.是否可以展示使用ML技術(shù)對數(shù)據(jù)進行分析和建模的能力?

3.你是否能展示在計算機科學(xué)的各個領(lǐng)域應(yīng)用ML的能力，例如在自然語言處理、音頻/語音處理、生物應(yīng)用和視覺處理中?

4.你能否使用python進行科學(xué)計算?

以上就是謝菲爾德大學(xué)COM2004數(shù)據(jù)驅(qū)動計算課程期末復(fù)習重點內(nèi)容提示，同學(xué)們在備考過程中有任何問題，歡迎咨詢留求藝的專業(yè)教師團隊~