海馬課堂可以根據學生個人情況，為留學生匹配背景合適的導師，進行1V1課程輔導，為學生中英雙語講解機器學習和數據挖掘課程中的考點。

機器學習是自動構建數學模型來解釋和概括數據集的過程。它將統計學和算法開發的元素集成到同一學科中。數據挖掘是知識發現中的一門學科，旨在通過自動和半自動方式促進對大量數據的探索和分析。本課程提供機器學習和數據挖掘的實用和技術介紹。涵蓋的主題包括在數據中發現模式、分類、回歸、特征提取和數據可視化的問題。還包括對各種機器學習技術和統計技術的分析、比較和使用。

一、輔導成果

完成本單元后，您應該能夠：

LO1 .了解機器學習算法在解決分類、回歸、聚類和強化學習任務的基本原理、優勢、劣勢和適用性。

LO2 .在設計、實施和評估機器學習算法方面獲得了實踐經驗。

LO3 .在使用機器學習軟件和庫方面獲得了實踐經驗。

LO4 .以口頭和書面形式呈現和解釋數據和信息。

二、課程學習重點

1.理論基礎與算法理解

在機器學習和數據挖掘課程中，學生首先會深入研究核心的理論基礎和算法。這包括但不限于監督學習(如回歸、分類)、無監督學習(如聚類、降維)、半監督學習和強化學習等。課程通常會重點講解每種算法的工作原理、適用場景以及優缺點，幫助學生理解算法背后的數學和統計原理。

學生將學習如何通過數學建模和統計分析來解決真實世界中的問題，例如如何選擇合適的模型來處理特定類型的數據，如何評估模型的性能以及如何優化模型以獲得更好的預測能力。

2.數據預處理與特征工程

數據在機器學習和數據挖掘中起著至關重要的作用，因此課程還會重點介紹數據預處理和特征工程的技術。學生將學習如何處理真實世界中的復雜數據，包括數據清洗、缺失值處理、異常值檢測和數據轉換等技術。此外，特征工程的部分將探討如何從原始數據中提取有價值的特征，以提升模型的預測性能。

3.模型評估與調優

課程還將重點關注模型的評估和調優。學生將學習如何使用交叉驗證技術來評估模型的泛化能力，以及如何選擇合適的評估指標來衡量模型在不同任務中的表現。此外，調優技術將涵蓋參數調整、集成方法和模型選擇等內容，幫助學生優化他們的機器學習模型，使其在實際應用中表現更加優異和穩健。

4.實際應用與項目實踐

為了將理論知識轉化為實際能力，悉尼大學的課程通常會包含大量的實際案例和項目實踐。學生將有機會參與到真實數據集的分析和建模過程中，從中學習如何處理和解決真實世界中的數據科學問題。這些項目不僅幫助學生提升技術能力，還培養了他們團隊合作、溝通和項目管理等實際技能。

海馬課堂專業課程輔導

1.擁有4000+嚴選碩博學霸師資。針對學生的薄弱科目和學校教學進度，匹配背景相符的導師。

2.根據學生情況進行1V1專屬備課，上課時間靈活安排。

3.中英雙語詳細講解課程中的考點、難點問題，并提供多方位的課后輔導，輔助學生掌握全部課程知識，補足短板。