悉尼大学STAT3888课程内容解析

悉尼大学STAT3888课程介绍了广泛的前沿监督和非监督学习方法，涉及主成分分析、多元测试、判别分析、高斯图形模型、对数线性模型、分类树、k-最近邻、k-均值聚类、层次聚类和逻辑回归。学生不仅能理解和探索学科知识，还可以通过基于项目的学习进行交流和合作，识别和解决问题，分析数据，并将发现传达给不同的受众。以下是悉尼大学STAT3888课程内容解析。

一、悉尼大学STAT3888课程内容安排

1、数据清理

2、无监督学习：聚类；K均值；层次聚类；PCA背景；主成分分析；降维

3、监督学习：逻辑回归；惩罚逻辑回归；区分分析；回归和分类树；随机森林

4、神经网络

5、支持向量机

二、悉尼大学STAT3888课程评估重点

1、应用统计学和数据科学的学科知识解决跨学科背景下的问题。

2、发现、定义和界定真正的问题，以便解决问题。

3、制定调查策略，探索解决方案，讨论方法，预测结果。

4、应用、制定、解释和比较统计机器学习方法，包括评估模型的适当性。

5、无论是在个人还是团队中，表现出正直、自信、个人适应力以及应对挑战的能力。

6、跨越文化和学科界限，与不同的团队合作，开发项目问题的解决方案。

7、将项目成果有效地传达给广大受众。

8、针对特定问题识别合适的机器学习问题，判断模型评估程序的适当性。

若有同学需要悉尼大学STAT3888课程辅导，我们随时都能提供，同学只需和我们的在线顾问老师直接沟通即可，我们会及时根据同学的实际需求来规划和安排辅导课程。