机器学习
主讲:朱琼干 教师团队:共4 人
课程介绍
机器学习在计算机视觉、数据挖掘、自然语言处理、个性化推荐等领域具有广泛的应用,机器学习算法不仅是计算机科学与技术、人工智能、数据科学专业人士常用的手段,也成为各行业解决实际问题的有力工具。《机器学习》是数据科学与大数据技术专业的核心课程之一,本课程为《数据挖掘》等后续专业技术课打下牢固的技术基础,是一门理论性和实践性都很强的专业基础课。本课程包括机器学习的基本概念与发展历程、模型的构造与优化的基本方法。介绍和讨论监督学习、无监督学习、集成学习主要思想和基本步骤,并通过Python编程和典型应用实例掌握编程技巧,实现模型构建与评估。本课程旨在培养学生机器学习的一般原理和处理方法,能使用机器学习理论解决实际中数据挖掘相关的问题,同时具备较强的创新意识和初步的科研能力。
教师团队
课程图谱
教学方法
通过课前自学、课堂理实结合、课后拓展,高效整合线上线下各类学习资源,将混合式教学设计和思政教育元素贯穿于教学活动的全过程。
教学条件
西普实验平台和华为云平台
教学效果
参考教材
《机器学习微课视频版》,王衡军,清华大学出版社
《机器学习原理与应用》,卿来云、黄庆明,人民邮电出版社