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发布时间：2025-11-20 11:21
香港高校非常重视学生对核心概念的理解，比如机器学习原理、模型假设、概率统计、数据结构等。考试里常出现的是
模型原理解释题(如为什么要正则化)
算法优缺点比较题
统计推断类的小型证明或应用题
但考试不会像传统数学系一样推进到深度证明，更强调你能否清晰表达逻辑、理解公式背后的含义。在课堂上老师也会通过案例帮助学生理解，因此理论并不是“死记硬背”，而是用于支撑你后面的实作。
对于留学生来说，理论题的关键词是：理解框架 + 结合例子解释。写得越生活化、越贴案例，越容易拿分。
和新加坡、澳洲相比，香港高校的数据科学实践考核占比更高，尤其是以下几类：
编程实作题(Python/R)
数据清洗与可视化题
小型模型训练与性能对比题
案例分析写作
部分高校会在考试中直接给你数据包，让你在规定时间内跑出结果、解释模型，并写一段简短的“业务分析”。这类题目更像真实工作场景，因此难度不低，但也最能拉开分差。
如果你的编程基础较弱，提前练习 pandas、sklearn、ggplot、可视化技巧会极其有用。
总体来说，香港高校的数据科学考试呈现 “理论不过分难、实践占比分量级” 的结构。如果你是正在复习的留学生，建议从 理解概念 → 精练代码 → 熟悉案例题结构 这三步着手，你会发现数据科学考试并没有想象中可怕，甚至有点像“带点数学味道的项目实战”。
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