山东大学软件学院机器学习

### 山东大学软件学院机器学习课程教学资源

山东大学软件学院提供丰富的机器学习相关课程，这些课程涵盖了理论基础、算法设计以及实际应用等多个方面。学生可以通过多种渠道获取高质量的教学资源。

#### 课程设置
- **核心课程**：包括但不限于《机器学习》、《深度学习》等，帮助学生建立坚实的理论基础[^1]。
- **实践环节**：通过实验课和项目作业等形式加强学生的动手能力训练，使学生能够熟练掌握各类模型的设计与优化方法。

#### 教学资源平台
为了便于师生交流并共享优质资料，学校搭建了专门的学习管理系统(LMS)，其中不仅包含了教师上传的讲义PPT、视频教程等内容，还支持在线讨论区功能以便于同学间互相解答疑问。

# 示例代码片段展示如何使用Python库sklearn构建简单的线性回归模型
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np

X = np.array([[1], [2], [3]])
y = np.array([2, 4, 6])

model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

print(f"Coefficients: {model.coef_}")

### 研究方向

在科研方面，该学院积极鼓励跨学科合作探索新兴领域，在以下几个主要研究方向上取得了显著成果：

- **环境感知计算**：结合物联网(IoT)技术和边缘计算架构来实现实时监测环境污染状况，并基于此开发高效的治理方案[^2]。
- **医疗健康大数据分析**：利用先进的统计建模手段挖掘隐藏于海量患者记录中的有价值信息，辅助医生做出更精准诊断决策。
- **智能交通系统建设**：针对城市道路拥堵难题提出创新性的解决方案，如自动驾驶车辆路径规划算法改进等。