澳大利亚悉尼大学计算统计方法研究生考试重点汇总

澳大利亚悉尼大学计算统计方法研究生考试的目标是考察学生对统计学习、推理、探索性数据分析和数据挖掘的现代计算密集型方法的理解。考试涉及统计学习的高级计算方法，包括聚类、密度估计、平滑、预测模型、模型选择、组合优化方法、抽样方法、Bootstrap和Monte Carlo方法等。以下是计算统计方法考试重点汇总，需要澳大利亚研究生悉尼大学考前课程辅导的同学千万不要错过。

一、澳大利亚悉尼大学计算统计方法研究生考试范围

1、统计计算和可视化基础

2、回归和平滑

3、密度估计

4、R中的高维可视化和分析

5、通过R分类

6、交叉验证和引导

7、缺失值处理

8、特征和模型选择

9、树分类器和集成

10、蒙特卡罗方法

二、澳大利亚悉尼大学计算统计方法研究生考试重点

1、制定特定领域/背景的问题，并确定适当的统计分析。

2、制定、评估和解释适当的统计模型，以描述多个因素之间的关系。

3、使用给定的分类器执行统计机器学习，并创建交叉验证方案来计算预测准确性。

4、理解、执行和解释各种无监督的机器学习方法。

5、构建和实施重采样方法，以了解统计模型的行为。

6、使用编程语言创建可再现的报告来交流结果。

澳大利亚悉尼大学计算统计方法研究生考试的成绩占课程总评估的40%，占比相对比较高，因此同学一定要认真全面地进行考前复习，以做好充分的考试准备。如果同学担心自己一个人复习达不到好的效果，想让老师提供指导帮助的话，直接联系我们就行，我们能及时针对同学的需求来安排悉尼大学考前辅导课程。