机器学习算法与实践项目课程大纲.pdfVIP

机器学习算法与实践项目课程大纲

一、课程介绍

机器学习算法与实践项目课程旨在帮助学生深入了解机器学习算法

的原理与应用，并通过实践项目的方式提升学生的实际应用能力。本

课程将介绍机器学习算法的基本概念、常用技术以及实践项目的设计

与实施过程。

二、课程目标

1.理解机器学习算法的基本原理和应用场景；

2.学习主流机器学习算法的核心思想和实现方式；

3.掌握机器学习算法的实践应用技巧和调优方法；

4.能够独立设计和实施机器学习项目，解决实际问题。

三、课程内容

1.机器学习算法基础

1.1机器学习的基本概念和分类

1.2监督学习、无监督学习和强化学习的基本原理

1.3特征选择与数据预处理

1.4评估指标和交叉验证

2.监督学习算法

2.1线性回归算法及其应用

2.2逻辑回归算法及其应用

2.3决策树算法及其应用

2.4支持向量机算法及其应用

2.5集成学习算法及其应用

3.无监督学习算法

3.1聚类算法及其应用

3.2主成分分析算法及其应用

3.3关联规则挖掘及其应用

3.4异常检测算法及其应用

4.深度学习算法

4.1神经网络的基本结构和训练方法

4.2卷积神经网络及其应用

4.3循环神经网络及其应用

4.4深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的应用

5.实践项目

5.1项目选题和要求确定

5.2数据收集与预处理

5.3模型选择和设计

5.4模型训练与调优

5.5实验结果分析和总结

四、教学方法

本课程采用理论讲解与实践项目相结合的教学方法。理论部分通过

授课和案例分析，让学生全面了解机器学习算法的原理和应用。实践

项目部分将提供真实的数据集和实际问题，学生需要在指导教师的指

导下完成项目的设计、实施和报告撰写。

五、考核方式

1.平时成绩（包括作业和实验报告）占总评成绩的60%；

2.期末考试占总评成绩的40%。

六、参考书目

1.周志华.机器学习[M].清华大学出版社,2016.

2.李航.统计学习方法[M].清华大学出版社,2012.

3.IanGoodfellow,YoshuaBengio,AaronCourville.DeepLearning[M].

MITPress,2016.

七、备注

本课程的实践项目需使用Python编程语言进行实现，并使用主流的

机器学习框架（如Scikit-learn、TensorFlow等）。学生需要有一定的

编程基础和数学基础，并具有一定的英文文献阅读能力。课程开设前

需确保学生已完成相关课程的先修学习，如概率论、线性代数和编程

基础等。