1．周志华，《机器学习》，清华大学出版社，2019年9月第31次印刷，ISBN：9787302423287

2．王磊，王晓东，《机器学习算法导论》，清华大学出版社，2019年7月，第1版，ISBN：9787302524564

3．吕云翔，王渌汀，袁琪，《机器学习原理及应用》，机械工业出版社，2022年1月，ISBN：9787111682943

4．戴维·朱利安（David Julian），《机器学习系统设计：Python语言实现》，机械工业出版社，2017年6月，第1版，ISBN：9787111569459

5．尼克·麦克卢尔（Nick McClure），《TensorFlow机器学习实战指南（原书第2版）》，清华大学出版社，2019年7月，ISBN：9787111631262

知识目标：培养学生综合应用Python程序设计、Web程序设计、数据库原理及应用等技术应用能力和机器学习算法应用能力，通过编写、调试及运行相关程序，分析并解决基于机器学习应用的设计与实现问题。

能力目标：通过应用机器学习算法研究和Python开发实践的综合训练，培养学生开展应用研究工作、改善创新的能力；调查研究、文献检索和查阅资料能力；应用机器学习算法解决实际问题的能力；收集数据、准备数据、分析数据、训练模型、测试模型、使用模型的能力；

素质目标：使学生具备自主学习的能力，培养学生的团队协作能力、发挥团队精神、互补互助以达到团队最大工作效率的能力。

1. 过程考核：20%

出勤成绩100分，迟到、早退、违反课堂纪律等每次扣10分，缺课每课时扣10分，旷课每课时扣20分，得分折合成总评成绩的5%。

按进度完成课程内容100分，未按时提交实训中间成果每次扣20分，未按要求完成实训中间成果每次扣10分，得分折合成总评成绩的15%。

2. 系统开发阶段考核：60%

系统开发100分，其中数据获取完成情况10分，数据准备完成情况15分，数据分析完成情况20分，模型训练完成情况20分，模型测试完成情况15分，使用模型实现功能20分，得分折合成总评成绩的60%。

3. 实训报告：20%

实训报告总分100分，每处瑕疵或错误扣1分，得分折合成总评成绩的20%。