COMP90051"統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí) "是一個(gè)將統(tǒng)計(jì)技術(shù)與機(jī)器學(xué)習(xí)算法相結(jié)合的領(lǐng)域，以開發(fā)能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并作出預(yù)測(cè)或決定的模型和算法。它側(cè)重于使用統(tǒng)計(jì)學(xué)原理和方法來分析并從數(shù)據(jù)集中提取有意義的信息。

以下是統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)課程中通常涵蓋的關(guān)鍵概念和主題：

1. 概率和統(tǒng)計(jì)： 學(xué)生學(xué)習(xí)概率論和統(tǒng)計(jì)推理的基本概念。主題可能包括概率分布、假設(shè)檢驗(yàn)、置信區(qū)間和回歸分析。

2. 監(jiān)督下的學(xué)習(xí)： 這包括從標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的算法和技術(shù)。學(xué)生學(xué)習(xí)線性回歸、邏輯回歸、決策樹、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)(SVM)和集合方法。他們學(xué)習(xí)如何訓(xùn)練模型，評(píng)估其性能，并對(duì)新數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

3. 無監(jiān)督的學(xué)習(xí)： 學(xué)生們探索在未標(biāo)記的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)模式和結(jié)構(gòu)的方法。通常包括聚類算法(如k-means，分層聚類)，降維技術(shù)(如主成分分析，t-SNE)，以及生成模型(如高斯混合模型)。

4. 模型選擇和評(píng)估： 這涉及到為一個(gè)給定的問題選擇最佳模型或算法的技術(shù)，并評(píng)估其性能。學(xué)生們學(xué)習(xí)交叉驗(yàn)證、偏差-變異權(quán)衡、過度擬合和正則化技術(shù)(如L1和L2正則化)。

5. 貝葉斯學(xué)習(xí)： 向?qū)W生介紹貝葉斯推理和貝葉斯學(xué)習(xí)方法。他們學(xué)習(xí)如何納入先驗(yàn)知識(shí)，根據(jù)數(shù)據(jù)更新信念，并使用貝葉斯技術(shù)，如貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和馬爾科夫鏈蒙特卡羅(MCMC)方法進(jìn)行概率預(yù)測(cè)。

6. 深度學(xué)習(xí)： 該課程可能會(huì)涉及到深度學(xué)習(xí)方法，這涉及到訓(xùn)練具有多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。主題可能包括前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)，遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)，以及深度學(xué)習(xí)架構(gòu)(如自動(dòng)編碼器，生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò))。

7. 特征選擇和提?。?/strong> 學(xué)生探索從高維數(shù)據(jù)中選擇相關(guān)特征并提取有意義的表征的技術(shù)。討論了降維技術(shù)(如PCA，LDA)和特征選擇方法(如前向/后向選擇，正則化)。

8. 模型評(píng)估和驗(yàn)證： 學(xué)生了解分類和回歸任務(wù)的不同評(píng)價(jià)指標(biāo)，如準(zhǔn)確率、精確度、召回率、F1分?jǐn)?shù)和平均平方誤差(MSE)。他們還學(xué)習(xí)交叉驗(yàn)證、模型選擇和處理不平衡數(shù)據(jù)集的技術(shù)。

9. 倫理考慮： 該課程可能涉及與機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的倫理考慮，如偏見、公平、隱私和模型的可解釋性。學(xué)生探索機(jī)器學(xué)習(xí)算法的社會(huì)影響和負(fù)責(zé)任的使用。

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