本课程旨在为具备信息科学基础的学生提供进阶的理论学习，通过严谨推导机器学习基本的理论框架以及核心方法，介绍模型评估与选择，线性模型，决策树，支持向量机，神经网络，贝叶斯分类器，集成学习和聚类等领域的代表性算法，为学生后续深入钻研指明方向。