莫纳什大学ETC5250机器学习导论考前复习哪些内容？

莫纳什大学（Monash University）的ETC5250《机器学习导论》是一门入门级课程，旨在介绍机器学习的基本概念、算法及其应用。以下是该课程考前复习的主要内容：

### 1. **基础知识** - **机器学习定义**：了解监督学习、无监督学习和强化学习的区别。 - **数据预处理**：特征工程、标准化/归一化、缺失值处理。 - **模型评估**：准确率、精确率、召回率、F1分数，以及ROC-AUC曲线。 ### 2. **线性模型** - **线性回归**：理解最小二乘法和梯度下降的优化方法。 - **逻辑回归**：掌握sigmoid函数及其在分类中的应用。 - **正则化**：Lasso、Ridge回归及其在防止过拟合中的作用。 ### 3. **支持向量机（SVM）** - **基本原理**：理解最大间隔分类器和软间隔的概念。 - **核技巧**：掌握线性不可分问题的解决方案，如高斯核函数。 ### 4. **神经网络与深度学习** - **感知机与多层感知机（MLP）**：了解激活函数及其作用。 - **梯度下降法**：理解反向传播算法的基本原理。 - **卷积神经网络（CNN）**：掌握卷积层、池化层和全连接层的结构。 - **循环神经网络（RNN）**：了解LSTM和GRU在序列数据中的应用。 ### 5. **无监督学习** - **聚类算法**：K-means、层次聚类及其应用场景。 - **降维技术**：主成分分析（PCA）、t-SNE的基本原理。 ### 6. **集成方法** - **随机森林**：理解袋装法和特征随机化的作用。 - **提升方法**：如AdaBoost、Gradient Boosting的基本思想。 ### 7. **模型选择与调优** - **交叉验证**：掌握K折交叉验证的方法及其优势。 - **超参数优化**：网格搜索、随机搜索等技术的应用。 ### 8. **实际应用案例** - 掌握如何将机器学习算法应用于实际问题，如分类、回归、聚类和推荐系统。 ### 建议 - **实践练习**：多做实验，熟悉Python库（如scikit-learn、TensorFlow、PyTorch）。 - **复习资料**：参考课程教材、在线资源（如Coursera、Kaggle）和往年的考试题。 - **团队学习**：与同学组成学习小组，互相讨论和解答问题。 希望这些内容能帮助你高效备考！如果有具体问题，欢迎随时提问。