机器学习算法与实践 教学大纲.docx

《机器学习算法与实现》课程教学大纲

课程代码：

课程名称：机器学习算法与实现/MachineLearningAlgorithmsandImplementation

开课学期：4

学分/学时：3/48

课程类别：专业核心课

适用专业/开课对象：计算机类、数据科学类/三年级本科生

先修课程/后修课程：高等数学、线性代数、Python程序设计/深度学习

开课单位：

课程简介

本课程属于本专业的一门核心专业课程，旨在培养学生的机器学习基础理论知识和算法实现能力。通过该课程学习可使学生掌握常见机器算法，包括算法的主要思想和基本步骤，并通过典型实例和课程作业加深理解，同时对机器学习的一般理论有所了解。

1.课程目的

?培养抽象思维能力和逻辑推理能力；

?帮助学生树立正确的人生观、价值观和道德观；

?掌握机器学习的基本概念、原理和技术；

?学习并理解常见机器学习算法的工作机制；

?能够独立实现并应用各种机器学习算法解决实际问题；

?培养学生分析问题、解决问题的能力和创新能力。

2.课程任务

?通过讲授算法理论培养学生的抽象思维能力和逻辑推理能力；

?将思政元素融入课堂授课内容中，以充分互动的形式帮助学生树立正确的人生观、价值观和道德观；

?讲授机器学习的基本理论与方法；

?分析和讨论各种典型机器学习算法；

?指导学生完成算法的编程实现与应用实践；

?引导学生探索机器学习在不同领域的应用前景。

二、教学内容与基本要求

（一）机器学习概述（2学时）

1.教学内容：机器学习定义、发展历程、主要领域、应用场景。

2.教学重点：机器学习的基本概念和发展趋势。

3.教学难点：理解机器学习的应用场景及其实现途径。

4.教学方法：讲授结合案例分析。

5.教学要求：学生能够理解机器学习的基本概念和发展历程，并能识别其应用场景。

（二）机器学习基本理论（2学时）

1.教学内容：监督学习、无监督学习、强化学习等基本理论。

2.教学重点：不同学习类型的特点及适用范围。

3.教学难点：理解各种学习类型之间的区别。

4.教学方法：讲授与讨论相结合。

5.教学要求：学生能够区分不同的学习类型，并能描述每种类型的特点。

（三）K近邻（3学时）

1.教学内容：K近邻算法原理、距离度量方法。

2.教学重点：K近邻算法的工作原理。

3.教学难点：如何选择合适的K值。

4.教学方法：讲解算法原理，通过编程实验验证。

5.教学要求：学生能够理解和实现K近邻算法，并能在实践中调整参数。

（四）贝叶斯（4学时）

1.教学内容：贝叶斯定理、朴素贝叶斯分类器。

2.教学重点：贝叶斯定理及其在分类中的应用。

3.教学难点：理解先验概率和后验概率的概念。

4.教学方法：讲解原理并通过编程实验演示。

5.教学要求：学生能够理解和实现朴素贝叶斯分类器，并能应用于文本分类等任务。

（五）线性模型（4学时）

1.教学内容：线性回归、逻辑回归、损失函数、梯度下降法。

2.教学重点：线性模型的工作原理及其优化方法。

3.教学难点：理解损失函数的选择和梯度下降法的实现。

4.教学方法：讲授结合编程实验。

5.教学要求：学生能够理解和实现线性模型，并能应用于预测任务。

（六）支持向量机（4学时）

1.教学内容：支持向量机原理、核技巧。

2.教学重点：支持向量机的最大间隔原则。

3.教学难点：核函数的选择和参数调整。

4.教学方法：讲解原理并通过编程实验演示。

5.教学要求：学生能够理解和实现支持向量机，并能应用于分类任务。

（七）决策树（4学时）

1.教学内容：决策树原理、ID3、C4.5算法。

2.教学重点：决策树的构建过程。

3.教学难点：剪枝策略的选择。

4.教学方法：讲解原理并通过编程实验演示。

5.教学要求：学生能够理解和实现决策树算法，并能应用于分类任务。

（八）集成学习（6学时）

1.教学内容：Bagging、Boosting、RandomForest。

2.教学重点：集成学习的原理及其优势。

3.教学难点：理解Boosting的工作机制。

4.教学方法：讲解原理并通过编程实验演示。

5.教学要求：学生能够理解和实现集成学习方法，并能应用于提高模型性能。

（九）聚类算法（6学时）

1.教学内容：K-means、DBSCAN、层次聚类。

2.教学重点：聚类算法的工作原理。

3.教学难点：选择合适的聚类算法和评估指标。

4.教学方法：讲解原理并通过编程实验演示。

5.教学要求：学生能够理解和实现聚类算法，并能应用于数据挖掘任务。

（十）数据降维（4学时）

1.教学内容：PCA、LDA。

2.教学重点：降维算法的原理及其应用场景。

3.教学难