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《机器学习》教学大纲 《机器学习》教学大纲 一、课程简介 机器学习是人工智能领域中的一个重要分支，它研究如何利用算法和统计模型来让计算机系统具备学习和改进的能力。本课程将深入介绍机器学习的基础理论、各种常见的学习方法和实际应用，旨在帮助学生掌握机器学习领域的主要知识和技能，为进一步研究和实践打下坚实的基础。 二、课程目标 1、理解机器学习的基本概念和理论，包括监督学习、无监督学习、强化学习等。 2、掌握各种常见的机器学习算法，如分类算法、聚类算法、回归算法等。 3、了解机器学习在各个领域的应用，如自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 4、培养学生的实践能力和创新精神，通过实验和项目实践让学生掌握如何使用机器学习解决实际问题。 三、课程内容 1、机器学习基础 机器学习的定义和基本概念 机器学习的分类和任务 机器学习与人工智能的关系 2、监督学习 监督学习的概念和常见任务 分类算法：K近邻、决策树、支持向量机等 回归算法：线性回归、岭回归、套索回归等 正则化：L1、L2正则化及其效果 3、无监督学习 无监督学习的概念和常见任务 聚类算法：K-means、DBSCAN、层次聚类等 降维算法：PCA、t-SNE等 4、强化学习 强化学习的概念和基本原理 Q-learning、SARSA、深度强化学习等 5、机器学习应用案例 自然语言处理：文本分类、机器翻译等 计算机视觉：图像识别、目标检测等 推荐系统：协同过滤、深度学习推荐等 6、机器学习实战演练 数据预处理：数据清洗、特征选择等 模型选择与调优 结果评估与解释 四、教学方法 1、采用课堂讲解、案例分析、小组讨论等多种教学方法，提高学生的参与度和理解深度。 2、结合实践项目，让学生亲自动手实现机器学习算法，加深对理论知识的理解。 3、利用在线平台和开源工具，让学生能够随时随地学习和实践。 五、评估方式 1、出勤率及课堂表现占总成绩的30%。 2、小组讨论和案例分析报告占30%。 3、期末考试或项目展示占40%。 六、参考资料 1、《机器学习》（周志华著，清华大学出版社） 2、《Pattern Recognition and Machine Learning》（Christopher M. Bishop著，Springer） 3、《Deep Learning》（Goodfellow等著， MIT出版社） 4、开源机器学习库和框架：scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等。