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  • 教学方法

  • 教学条件

  • 教学效果

  • 参考教材

机器学习

主讲:朱琼干 教师团队:4

  • 学校 太原工业学院
  • 学分 4
  • 开课院系 理学系
  • 课时 64
  • 专业大类 计算机
  • 课程视频总时长(分钟) 4233
  • 开课专业 数据科学与大数据技术专业
  • 课程编号
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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

朱琼干

太原工业学院 | 理学系 | 讲师

柴立臣

太原工业学院 | 理学系 | 讲师

韩朝怡

太原工业学院 | 理学系 | 讲师

冯敬

太原工业学院 | 理学系

课程图谱

  • 知识图谱
  • 课程体系
  • 知识图谱资源
  • 知识关系
  • 课程统计

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

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