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背景：香港城市大學機械工程研究生

需求：香港城市大學考試輔導

情況：機械工程研究生階段的機器學習課程，需要老師針對課件、例題，整理基礎知識點和考點。

相關知識點：

香港城市大學機械工程研究生階段的機器學習課程主要涉及將機器學習技術應用于機械工程領域。課程內容包括基本的機器學習算法，如線性回歸、決策樹和支持向量機，以及高級技術如深度學習和強化學習。

復習要點包括：

1.基礎算法理解：掌握線性回歸、邏輯回歸、決策樹和支持向量機等基本機器學習算法的工作原理和應用場景。

2.模型評估方法：熟悉交叉驗證、混淆矩陣、ROC曲線等模型性能評估工具，以準確判斷模型的有效性。

3.數據預處理技巧：了解數據清洗、特征選擇和特征縮放等預處理步驟，確保數據質量適合模型訓練。

4.超參數調優：掌握網格搜索和隨機搜索等方法進行超參數優化，提升模型的預測性能。

5.深度學習基礎：了解神經網絡的基本概念，包括前饋神經網絡、卷積神經網絡和遞歸神經網絡的結構和應用。

6.應用實例分析：研究機械工程中的實際應用案例，如預測性維護、智能控制和優化設計，以將機器學習技術與工程問題結合。