搜索
导航
理科类考试辅导
发布时间：2025-10-24 11:44
数据科学的基础就是算法与建模，这部分往往是命题重点。
1.回归分析：线性回归、逻辑回归是每年必考，尤其是模型假设、残差分析、R²计算。
2.机器学习模型：常见的有决策树、随机森林、SVM和KNN。考题会结合实际场景，要求解释模型选择与参数调优。
3.概率与统计基础：贝叶斯定理、置信区间、假设检验，这类题型偏计算，但考查逻辑清晰度。
加州理工的期末考试常要求写出Python实现或分析代码输出。常考点包括：
Pandas数据清洗与可视化(如groupby、merge、matplotlib绘图)
Numpy矩阵运算与随机数生成
Scikit-learn建模流程(fit、predict、cross-validation)
Tip：不要死记API，重点是理解每一步的功能与逻辑。
老师非常看重你是否真正理解结果。考试中经常让你解释模型输出，比如为什么AUC比Accuracy更能说明模型好坏，或者数据偏态对结果的影响。
整理历年真题，标记重复出现的题型。
模拟训练中多做“open-ended”题，练习解释思路。
如果某些计算题始终卡壳，可以找专业导师一对一辅导，短时间突破盲点。
期末复习不只是死记公式，更是掌握逻辑思维与实操能力。加州理工的数据科学考试看重的是“理解力+应用力”，只要抓住这些高频考点，再加一点策略，想拿高分完全没问题!
相关热词搜索： 美国考试辅导
