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理科類考試輔導
發布時間：2025-10-24 11:44
數據科學的基礎就是算法與建模，這部分往往是命題重點。
1.回歸分析：線性回歸、邏輯回歸是每年必考，尤其是模型假設、殘差分析、R²計算。
2.機器學習模型：常見的有決策樹、隨機森林、SVM和KNN?？碱}會結合實際場景，要求解釋模型選擇與參數調優。
3.概率與統計基礎：貝葉斯定理、置信區間、假設檢驗，這類題型偏計算，但考查邏輯清晰度。
加州理工的期末考試常要求寫出Python實現或分析代碼輸出。?？键c包括：
Pandas數據清洗與可視化(如groupby、merge、matplotlib繪圖)
Numpy矩陣運算與隨機數生成
Scikit-learn建模流程(fit、predict、cross-validation)
Tip：不要死記API，重點是理解每一步的功能與邏輯。
老師非常看重你是否真正理解結果?？荚囍薪洺Ｗ屇憬忉屇Ｐ洼敵?，比如為什么AUC比Accuracy更能說明模型好壞，或者數據偏態對結果的影響。
整理歷年真題，標記重復出現的題型。
模擬訓練中多做“open-ended”題，練習解釋思路。
如果某些計算題始終卡殼，可以找專業導師一對一輔導，短時間突破盲點。
期末復習不只是死記公式，更是掌握邏輯思維與實操能力。加州理工的數據科學考試看重的是“理解力+應用力”，只要抓住這些高頻考點，再加一點策略，想拿高分完全沒問題!
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