《数据科学基础》大作业指南:理论实践与考核标准
该资源是《数据科学基础》课程的一项大作业说明,旨在让学生通过团队合作,选择并深入研究特定的算法或模型,包括理论理解与实际应用。作业涵盖四个主要部分:基本要求、题目选择、考核内容与形式、时间安排与提交材料。 1. **基本要求** - 分组进行,每组1-3人,从提供的题目列表中选择一个主题和题目。 - 题目包含两大部分:理论部分和应用与实验部分。 - 理论部分需调研相关文献,清晰阐述模型或算法原理及其发展或应用现状。 - 应用与实验部分则要求确定应用领域和数据集,使用所选模型/算法进行实验,并分析和解释实验结果。 2. **题目** - 提供了五个不同的主题,涉及模型参数估计、数据压缩、降维方法、马尔可夫随机过程和随机模拟。 - 计算机学院的学生不能选择带有“*”标记的主题,但其他专业学生可以选择。 3. **考核内容与形式** - **中期进展**(20%):提交工作进展报告,包括已完成任务、小组分工和未来计划。 - **课堂交流**(Presentation,40%):以PPT形式展示,介绍理论和实验部分,时长10-15分钟。 - **大作业报告**(30%):详述理论与实验部分,包括模型/算法、应用问题、数据集、评价指标、实验设计、实验结果和讨论,同时说明小组成员分工。 4. **时间安排与提交材料** - 第6周周日(4月5日)前上报题目及相关信息。 - 第10周周日(5月3日)前提交中期进展报告。 - 第15-16周进行大作业交流。 - 第18周周日(6月28日)前提交最终的大作业材料,包括PPT和大作业报告。 通过这个大作业,学生将有机会深入理解数据科学中的关键算法,如EM算法、SVD、PCA等,并将其应用于实际问题中,例如图像聚类、数据压缩、图像分割等,这不仅锻炼了他们的理论知识,也提升了实践能力和团队协作能力。
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