背景：香港城市大学机械工程研究生

需求：香港城市大学考试辅导

情况：机械工程研究生阶段的机器学习课程，需要老师针对课件、例题，整理基础知识点和考点。

相关知识点：

香港城市大学机械工程研究生阶段的机器学习课程主要涉及将机器学习技术应用于机械工程领域。课程内容包括基本的机器学习算法，如线性回归、决策树和支持向量机，以及高级技术如深度学习和强化学习。

复习要点包括：

1.基础算法理解：掌握线性回归、逻辑回归、决策树和支持向量机等基本机器学习算法的工作原理和应用场景。

2.模型评估方法：熟悉交叉验证、混淆矩阵、ROC曲线等模型性能评估工具，以准确判断模型的有效性。

3.数据预处理技巧：了解数据清洗、特征选择和特征缩放等预处理步骤，确保数据质量适合模型训练。

4.超参数调优：掌握网格搜索和随机搜索等方法进行超参数优化，提升模型的预测性能。

5.深度学习基础：了解神经网络的基本概念，包括前馈神经网络、卷积神经网络和递归神经网络的结构和应用。

6.应用实例分析：研究机械工程中的实际应用案例，如预测性维护、智能控制和优化设计，以将机器学习技术与工程问题结合。