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机器学习导论教学大纲
IntroductiontoMachineLearning
课程编号:学分:3/2
开课学院:学时:48/32
课程类别:专业课课程性质:
一、课程性质
本课程可作为计算机科学与技术、智能科学与技术相关本科专业的必修课,也可作为其
它本科专业的选修课。
二、课程目标
本课程的教学目标是:引导学生树立社会主义核心价值观,培养求真务实的科学态度、
独立思考的科学精神、团队合作的科学素养,理解机器学习的基本问题和思维方式,掌握机
器学习模型的性能度量、模型选择与评估、欠拟合与过拟合、最优化与正则化等基础知识,
熟悉常用的回归、分类、聚类和集成学习的基本原理和典型算法,理解深度学习模型并掌握
它们的工程应用方法,能够根据特定应用和需求,利用开源资源来实现相关算法,为学生今
后从事相关领域的研究工作或项目开发工作奠定坚实的基础。
(一)思想、素质教育目标
目标1.1培养学生严谨求实、不断探索、持之以恒、勇于创新的科学精神;
目标1.2培养学生实事求是、一切从实际出发、理论联系实际的科学态度;
目标1.3培养学生理解矛盾的对立统一、具体问题具体分析、抓主要矛盾等辩证唯物
主义思想。
(二)知识教学目标
目标2.1掌握机器学习模型的性能度量、模型选择与评估、欠拟合与过拟合、最优化
与正则化等基础知识;
目标2.2熟悉常用的回归、分类、聚类和集成学习的基本原理和典型算法;
目标2.3理解深度学习模型并掌握它们的工程应用方法。
(三)能力教学目标
目标3.1培养学生分析问题、解决问题的能力;
目标3.2培养学生类比、综合、归纳和演绎、等效等科学思维的能力;
目标3.3培养学生创新能力。
三、课程教学内容及基本要求
本课程主要的教学内容是机器学习的基本原理和典型算法。本课程介绍机器学习模型的
性能度量、模型选择与评估、欠拟合与过拟合、最优化与正则化等基础知识,线性回归、多
项式回归、岭回归、套索回归、弹性网络、逻辑斯谛回归、Softmax回归的基本原理,k-最
近邻和k-d树算法,支持向量机的基本原理,贝叶斯分类器与贝叶斯网络,ID3、C4.5、CART
决策树算法,AdaBoost、GBDT、随机森林和极端随机树等集成学习的基本原理和算法,
k-means、BIRCH、DBSCAN、OPTICS等聚类算法,以及卷积神经网络、循环神经网络、
生成式对抗网络等深度学习模型。
通过学习本课程,学生应达到:掌握机器学习模型的性能度量、模型选择与评估、欠拟
合与过拟合、最优化与正则化等基础知识,熟悉常用的回归、分类、聚类和集成学习的基本
原理和典型算法,理解深度学习模型并掌握它们的工程应用方法,能够根据特定应用和需求,
利用开源资源来实现相关算法。
(一)课程教学内容及知识模块顺序
1.知识单元一:机器学习概述(5/3学时)
(1)知识点一:机器学习的概念与基本术语
(2)知识点二:人工智能、机器学习、深度学习三者之间的关系
(3)知识点三:机器学习的三个基本要素
(4)知识点四:机器学习模型的分类
(5)知识点五:模型选择与评估
教学基本要求:
熟悉机器学习的基本概念、机器学习模型的分类,理解人工智能、机器学习、深度学习
三者之间的关系,掌握机器学习的三个基本要素,了解损失函数、代价函数和目标函数之间
的区别和联系,理解生成模型和判别模型,了解数据清洗、归一化(标准化)等处理方法,
掌握模型交叉验证法的步骤,熟悉混淆矩阵、分类准确率、错误率、查准率、查全
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