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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：需要老師根據機器學習這門課程的資料，帶著詳細講解一下例題和基礎知識點以及考點

相關知識點：

香港城市大學機械工程碩士的機器學習課程主要涵蓋現代機器學習算法和技術的理論基礎與實際應用。學習機器學習的基本概念、監督學習和無監督學習方法、深度學習及其在工程和科學領域中的應用，以及如何利用數據驅動的方法解決實際問題。

考點解析：

1.監督學習和無監督學習：介紹監督學習（如回歸和分類）和無監督學習（如聚類和降維）的基本原理和應用。

2.深度學習：探討深度神經網絡的結構、訓練方法和常見的深度學習模型，如卷積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）。

3.特征工程：學習如何從原始數據中提取有效的特征，以用于機器學習模型的訓練和優化。

4.模型評估與選擇：介紹不同的評估指標和方法，用于評估和比較機器學習模型的性能和泛化能力。

5.數據預處理：討論數據清洗、缺失值處理、數據標準化等預處理技術，以提高模型訓練的效果和準確性。

6.應用案例：通過實際案例和項目，探索機器學習在工程領域中的應用，如預測、優化和自動化控制等方面的應用場景。