CSYS5030 Information Theory and Self-Organisation Module 1 讲课总结，整理课程三大板块与考核安排、复杂系统与信息处理的研究动机、Guess Who? 游戏引出的"信息即不确定性的减少"、随机变量与字母表的前置概念，以及 Shannon information content 与 Shannon entropy 的定义、直觉、边界情形与编程练习。
COMP5318 Week 02 讲课总结，整理数据清洗（噪声三类型、缺失值处理）、数据预处理（aggregation、feature extraction、feature subset selection、离散化与二值化、归一化与标准化）、相似度度量（Euclidean / Manhattan / Minkowski / Hamming / SMC / Jaccard / Cosine / Correlation），以及 kNN 算法、Voronoi 决策边界与计算复杂度。
COMP5318 Machine Learning and Data Mining Week 01 讲课总结，整理课程安排与 double pass 规则、数据爆炸与 raw data is useless、ML 与 DM 的区别、数据挖掘的交叉学科来源、监督 / 无监督 / 强化学习三大任务类型，以及 DM process 六步流程。