伯明翰大學(xué)的數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)課程介紹了數(shù)據(jù)分析的計算技術(shù)，主要由三部分內(nèi)容組成：(1) 介紹當(dāng)前文本搜索引擎的基本原理；(2) 涉及分析和發(fā)現(xiàn)一般數(shù)據(jù)集底層結(jié)構(gòu)的通用技術(shù)；(3) 研究隱馬爾可夫模型在自動語音識別中的應(yīng)用。以下是數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)考試評估的重點內(nèi)容，希望能幫助你更好地應(yīng)對評估任務(wù)。

一、伯明翰大學(xué)數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)考試評估重點

1、基于文本的信息檢索：

齊普夫定律、查詢-文檔相似性、術(shù)語-頻率、反向文檔頻率、主題發(fā)現(xiàn)、潛在語義分析。

2、數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習(xí)：

統(tǒng)計建模和概率估計；高斯PDF和高斯混合PDF的最大似然估計（E-M算法）；主成分分析、聚類；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；隱馬爾可夫模型（HMM）。

3、語音/音頻模式處理：

語音/音頻數(shù)據(jù)的頻譜分析；人類語音產(chǎn)生和感知基礎(chǔ)；語音學(xué)基礎(chǔ)；自動語音識別（ASR），聲學(xué)建模、語言建模、適應(yīng)。

二、伯明翰大學(xué)數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)考試復(fù)習(xí)要點

1、構(gòu)建基本的文本搜索引擎，包括文本規(guī)范；實施文檔索引；計算查詢和文檔之間的術(shù)語頻率和反文檔頻率相似性。

2、了解潛在語義分析的基本原理。

3、為給定數(shù)據(jù)集實現(xiàn)高斯 PDF 和高斯混合 PDF 參數(shù)的最大似然估計。

4、了解主成分分析的基本原理。

5、理解并應(yīng)用聚類、除法和 k-means 聚類算法。

6、了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理。

7、深入理解隱馬爾可夫模型（HMM）對時變數(shù)據(jù)的建模作用。

8、了解如何將 HMM 用于自動語音識別。

9、解釋人類語音產(chǎn)生和感知的基本原理，并使用初級語音學(xué)語言。

10、了解時變數(shù)據(jù)的基本頻譜和頻譜時態(tài)分析。

11、使用現(xiàn)有軟件工具開發(fā)基于 HMM 的語音識別系統(tǒng)。

三、伯明翰大學(xué)數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)課程備考指南

1、掌握基礎(chǔ)：首先，你需要牢固掌握數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)的基本概念和原理。建議你閱讀相關(guān)教材、參加課堂講解，并進行思維導(dǎo)圖或總結(jié)，以便更好地理解和記憶。

2. 刷題鞏固：可以通過多做習(xí)題、參考往年試卷等方式，鞏固對知識點的理解和應(yīng)用能力。同時，可以在刷題過程中總結(jié)解題思路和方法，形成自己的解題技巧。

3. 實踐項目：找一些數(shù)據(jù)挖掘或機器學(xué)習(xí)的實際項目來進行實踐操作，掌握實際問題與理論知識之間的聯(lián)系。這不僅有助于加深對知識的理解，也可以提高解決實際問題的能力。

4. 重點突破：根據(jù)復(fù)習(xí)情況和個人掌握程度，合理安排復(fù)習(xí)重點。針對薄弱環(huán)節(jié)進行有針對性的突破，加強理解和記憶。

以上就是針對伯明翰大學(xué)數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)考試評估重點內(nèi)容的匯總和分析。如果你需要進一步的伯明翰大學(xué)考試復(fù)習(xí)指導(dǎo)，可以直接和留求藝留學(xué)的課程顧問老師進行溝通。留求藝留學(xué)依托強大的師資力量，構(gòu)建了完善的前中后端服務(wù)團隊，可以在課前為你定制專屬課程規(guī)劃，課中有針對性地幫你突破學(xué)術(shù)重點難點薄弱點，并在課后為你提供三師督導(dǎo)服務(wù)，幫助你做好全面的考試準(zhǔn)備。