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《机器学习》教学大纲--第1页
《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
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《机器学习》教学大纲--第2页
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
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《机器学习》教学大纲--第3页
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
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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、《PatternRecognitionandMachineLearning》（Christopher
M.Bishop著，Springer）
3、《DeepLearning》（Goodfellow等著，MIT出版社）
4、开源机器学习库和框架：scikit-learn、TensorFlow、PyTorch
等。
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