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工科类考试辅导
发布时间：2025-11-18 11:18
很多同学复习最大的问题，不是不努力，而是“不知道该努力哪里”。HKU 大部分数据科学课程都会在 syllabus 中明确写出考试范围，包括概率统计、机器学习基础、数据可视化、模型评估指标等。
第一步建议你先对照教学大纲，把考点按章节列成一个 checklist，让自己复习时不跑偏、不漏点。
数据科学考试的特点是“理解 + 应用”，单纯看 lecture slides 是远远不够的。
你可以重点做：
Past papers(真题)
Tutorial 习题
Lecture 后的Practice Questions
做题时不要只对答案，要反推：
为什么用这个模型?为什么选这个评估指标?为什么这里参数要调成这样?
这种“反思式练习”能让你从背结论转为真正理解原理。
很多港大数据科学课程都要求用 Python 或 R 完成模型训练与评估。
考试前至少要把老师课上演示的代码全部自己敲一遍，例如：
Pandas 数据清洗流程
sklearn 的模型调用(如 RandomForest、Logistic Regression)
可视化代码(matplotlib / seaborn)
不需要太 fancy，只要能熟练跑通，就能避免考试时慌乱。
比如 Logistic Regression：
例题：预测学生是否通过课程
方法：sigmoid、最大似然估计、梯度下降
陷阱：特征尺度不同会影响收敛速度、容易过拟合
这种结构能帮你快速回忆模型原理，避免混乱。
港大数据科学课程难度不低，但考试规律性强。关键是把握主干知识、掌握题型、代码能跑通，不必把所有内容啃透。
抓住重点、保持节奏，你完全可以在最后关头实现“逆袭式提分”。祝你考试顺利!
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