职称：教师
单位：复旦大学
模式识别与机器学习
主讲教师：邱锡鹏
教师团队：共2位
- 邱锡鹏
- 姜育刚
本课程围绕模式识别与机器学习算法指导学生在深度学习相关教学、科研和项目开发工作中深入解决实际应用问题。主要教学目标如下： (1)理解机器学习领域的基本原理与蓝图，掌握经典的机器学习算法，理解算法的理论知识与推导过程。 (2)利用机器学习的算法与理论知识，阅读并领会相关领域的前沿文献，评价研究成果的科学意义。 (3)熟练运用机器学习算法，具备基本的问题分析能力，能够独立解决人工智能领域应用问题。。 为了加强实训，课程中安排了回归、分类、聚类等实训题目。 本课程为3学分课程，共36学时。本课程采用混合教学模式。其中 1）线上教学10周，每周3学时，授课形式为线上视频和线上答疑。 2）线下教学6周，每周3学生，授课形式为线下讲授和答疑，以课程实践为主。 每周课程结束后完成相应作业或实训算法。
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| 学校： | 复旦大学 |
| 开课院系： | 计算机科学技术学院（含软件学院） |
| 专业大类： | 计算机技术 |
| 课程负责人： | 邱锡鹏 |
| 学分： | 3 |
教师团队
教学资源
| 课程章节 | | 文件类型 | | 修改时间 | | 大小 | | 备注 | |
| 1.1 （0）课程介绍和机器学习概述 |
视频
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2024-09-02 | 79.33MB | ||
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文档
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2024-09-02 | 5.22MB | |||
| 1.2 （1）机器学习定义 |
视频
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2024-09-02 | 151.98MB | ||
| 1.3 （2）曲线拟合：回归和模型选择 |
视频
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2024-09-02 | 136.94MB | ||
| 1.4 （3）总结 |
视频
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2024-09-02 | 21.88MB | ||
| 2.1 （1）回归 |
附件
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2022-03-28 | -- | ||
| 2.5 （5）总结 |
作业
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2025-09-16 | -- | ||
| 3.1 新建课程目录 |
视频
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2025-09-22 | 8.41MB | ||
| 3.2 分类问题 |
作业
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2022-03-28 | -- | ||
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视频
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2025-09-22 | 210.13MB | |||
| 3.3 K近邻方法 |
视频
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2025-09-22 | 75.61MB | ||
| 3.4 决策树 |
视频
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2025-09-22 | 19.60MB | ||
| 3.5 总结 |
视频
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2025-09-22 | 1.38MB | ||
| 4.1 （1）线性分类定义 |
视频
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2022-10-10 | 5.90MB | ||
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视频
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2022-10-10 | 119.14MB | |||
| 4.2 （2）Fisher判别准则 |
视频
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2022-10-10 | 67.33MB | ||
| 4.3 （3）感知器 |
视频
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2022-10-10 | 91.13MB | ||
| 4.4 （4）概率模型 |
视频
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2022-10-10 | 168.00MB | ||
| 4.5 （5）Logistic 回归 |
视频
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2022-10-10 | 118.99MB | ||
| 4.6 （6）Softmax回归 |
视频
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2022-10-10 | 57.43MB | ||
| 4.7 （7）总结 |
视频
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2022-10-10 | 960.19KB | ||
| 7.1 （1）核方法 |
视频
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2022-10-17 | 10.53MB | ||
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视频
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2022-10-17 | 50.44MB | |||
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2022-10-17 | 117.18MB | |||
| 7.2 （2）支持向量机 |
视频
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2022-10-17 | 96.41MB | ||
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视频
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2022-10-17 | 143.67MB | |||
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视频
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| 7.3 （3）总结 |
视频
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2022-10-17 | 16.97MB | ||
| 8.1 （0）简介 |
文档
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2022-04-25 | 3.61MB | ||
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视频
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2022-04-25 | 44.04MB | |||
| 8.2 （1）聚类 |
视频
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2022-10-21 | 124.77MB | ||
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视频
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视频
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2022-10-21 | 33.77MB | |||
| 8.3 （2）特征学习 |
视频
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2022-04-25 | 28.05MB | ||
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视频
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2022-04-25 | 74.30MB | |||
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视频
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视频
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2022-04-25 | 36.32MB | |||
| 8.4 （3）密度估计 |
视频
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2022-04-25 | 43.51MB | ||
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视频
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2022-04-25 | 124.57MB | |||
| 8.5 （4）半监督学习 |
视频
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2022-04-25 | 28.94MB | ||
| 10.1 （1）神经元与神经网络 |
文档
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2022-10-31 | 2.73MB | ||
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视频
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2022-10-31 | 380.21MB | |||
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视频
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2022-10-31 | 48.69MB | |||
| 10.2 （2）前馈神经网络 |
视频
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2022-03-28 | 143.10MB | ||
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2022-03-28 | 119.22MB | |||
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视频
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2022-03-28 | 100.56MB | |||
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视频
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2022-03-28 | 25.90MB | |||
| 10.3 （3）神经网络与深度学习 |
视频
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2022-10-31 | 81.52MB | ||
| 11.1 （1）卷积的定义 |
文档
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2022-04-01 | 3.10MB | ||
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视频
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2022-04-01 | 48.72MB | |||
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视频
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2022-04-01 | 199.89MB | |||
| 11.2 （2）卷积神经网络 |
视频
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2022-04-01 | 174.58MB | ||
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视频
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2022-04-01 | 46.62MB | |||
| 11.3 （3）典型的卷积网络结构 |
视频
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2022-04-01 | 207.35MB | ||
| 11.4 （4）卷积神经网络的应用 |
视频
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2022-04-01 | 78.82MB | ||
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视频
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2022-04-01 | 54.52MB | |||
| 12.1 （1） 给神经网络增加记忆 |
文档
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2022-04-11 | 2.83MB | ||
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视频
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2022-04-11 | 8.02MB | |||
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视频
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2022-04-11 | 117.82MB | |||
| 12.2 （2）循环神经网络 |
视频
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2023-04-10 | 46.62MB | ||
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视频
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2023-04-10 | 53.92MB | |||
| 12.3 （3）参数学习与长程依赖问题 |
视频
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2022-04-11 | 116.14MB | ||
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视频
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2022-04-11 | 50.03MB | |||
| 12.4 （4）门控机制：LSTM和GRU |
视频
.mp4
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2022-04-11 | 56.33MB | ||
| 12.5 （5）深层模型 |
视频
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2022-04-11 | 31.35MB | ||
| 12.6 （6）应用 |
视频
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2022-04-11 | 74.85MB | ||
| 12.7 （7）扩展到图网络 |
视频
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2022-04-11 | 45.45MB | ||
| 13.1 （1）注意力机制 |
文档
.pdf
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2022-04-18 | 2.99MB | ||
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视频
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2022-04-18 | 89.71MB | |||
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视频
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2022-04-18 | 61.03MB | |||
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视频
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2022-04-18 | 161.91MB | |||
| 13.2 （2）注意力机制的应用和变体 |
视频
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2023-04-10 | 138.06MB | ||
| 13.3 （3）自注意力模型 |
视频
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2022-04-18 | 120.61MB | ||
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视频
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2022-04-18 | 160.19MB | |||
| 13.4 （4）小结与课堂作业 |
视频
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2022-04-18 | 3.05MB | ||
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作业
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2022-04-18 | -- |
视频