墨尔本大学的机器学习与数据挖掘课程(DATA60001)为学生提供了一个深入了解和掌握该技术的平台。然而，这门课程因其复杂性和广泛的应用场景，对许多学生来说可能是一个挑战。本文将探讨墨尔本大学机器学习与数据挖掘课程的知识点和难点，如果你希望获得硕博师资的课程辅导支持，请点击蓝字免费咨询。

一、机器学习与数据挖掘课程学习难点

首先，机器学习和数据挖掘课程需要扎实的数学基础，尤其是在概率论、统计学和线性代数方面。许多学生发现，理解和应用这些数学概念以实现复杂的算法和模型非常困难。

其次，机器学习算法种类繁多，从线性回归、逻辑回归到更复杂的决策树、随机森林、支持向量机(SVM)等，每种算法都有其独特的实现和优化策略，这也可能是学生面对的一大难点。

再者，课程通常要求学生使用Python或R等编程语言来实现和测试机器学习模型，学生们有可能在实际编程和数据处理时，难以发现问题和错误。
 

二、机器学习与数据挖掘课程知识点

1.数据预处理——处理缺失值、数据归一化、数据标准化等基本步骤。

2.特征工程——从原始数据中提取有用的信息，以便提高模型的性能。

3.模型评估与选择——使用各种评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数等，来评估模型的性能。

4.常见算法——线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机(SVM)、K-均值聚类等。
 

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