都柏林大学EE514数据分析和机器学习课程旨在为学生提供数据分析所需的基础和高级技能，例如：数据管理、处理、汇总和预测分析。课程的重点是为学生提供强大的理论基础，以及在该领域实际应用各种技术的能力。整门课程应用python编程语言演示了各种技术的使用，为学生提供了实用工具，用于在成熟且广泛使用的编程环境中解决相对复杂且定义广泛的现实世界问题。下面是我们总结的EE514考试考点，有需要的同学一定不要错过！

一、EE514考试考点

1、用于数据分析的python编程

研究python语言的语法和结构，涉及python中可用的一些标准数值和科学计算库，并演示如何使用这些库来执行一些标准任务，例如以标准格式读写数据、数据类型，以及执行标准操作任务。

2、数据汇总和可视化

讨论各种类型的单变量(均值、中位数、方差、标准差、分位数、众数等)和双变量(协方差、皮尔逊和斯皮尔曼相关)统计，以及这些如何用于汇总数据。涉及可视化一维和多维数据的几种方法，例如基本图(散点图、线图、条形图、等高线、图像)、统计图(如直方图、密度图、箱线图、小提琴图和误差线)，以及高级可视化技术(如t-SNE)。

3、无监督机器学习

讨论无监督学习的目标，涉及对几种标准聚类方法(k-均值、层次聚类、连锁类型)的深入讨论，以及对潜在变量模型和主成分分析(pCA)的概述。学习如何在实践中使用标准和先进的软件工具和应用程序来使用这些模型。

4、监督机器学习原理

研究监督学习的标准符号和约定、问题类型(回归、分类、结构化预测)、训练和测试集、黑盒学习原则、训练误差、测试误差、泛化误差和样本外误差。讨论偏差-方差权衡、过度拟合和欠拟合、模型选择、交叉验证、数据卫生和数据窥探。

5、监督机器学习算法

讨论机器学习算法的几个重要类别，例如线性回归、决策树、集成方法、逻辑回归、支持向量机和一系列神经网络类型，优化损失函数的算法(梯度下降和随机梯度下降)，损失函数的类型(凸和非凸)，内核方法。

6、表征学习和深度学习

讨论表征学习原理，涉及多层感知器、堆叠式自动编码器、回旋式神经网路和循环式神经网路。实用优化方法、基于GpU的优化和软件。对比讨论几种行业标准技术(Tensorflow、Caffe、Torch)。

二、EE514复习要点

1、描述几种广泛使用的数据存储方法，例如专用文件格式、SQL和NoSQL数据库以及键值存储。

2、使用汇总统计、统计图和高级数据可视化方法(如t-SNE)探索数据集。

3、描述监督机器学习理论，例如问题类型、数据准备的最佳实践、模型选择、过拟合和欠拟合以及偏差-方差权衡。

4、应用基本和高级分类和回归算法，涵盖：线性和非线性回归、判别分析、决策树、逻辑回归、支持向量机和集成。

5、执行各种类型的通用无监督数据分析，例如聚类分析、密度估计和维度缩减。

6、描述现代表征学习和深度学习技术的原理，并评估几种最新模型的优点。

你可以将上述内容作为EE514考试复习的大纲，根据个人的实际学习情况有针对性地进行考前复习。如果你还有关于都柏林大学考试方面的问题需要解答，可以直接与我们联系。