Python机器学习实战教学进度与考核策略

"53253_Python机器学习编程与实战_教学进度表" 是一份详细的课程教学计划，针对20~20学年第二学期的Python机器学习编程与实战课程设计。该课程共64个学时，旨在通过Python工具包（如NumPy、pandas、Matplotlib和scikit-learn）教授学生机器学习的基本概念、技术与实践应用。 课程目标强调理论与实践的结合，帮助学生掌握数值计算、数据处理、可视化和模型构建，通过企业综合分析和分类预测案例，让学生能够将所学知识应用于实际工作场景。课程要求学生积极参与课堂讨论，完成作业和项目，以提升解决问题的能力。 教学方法采用任务驱动式教学，理论讲解与实际操作并重。学生需要掌握如何使用NumPy进行科学计算，pandas进行数据处理，Matplotlib绘制图形，以及scikit-learn进行模型构建与评估。课程还强调了过程性考核，包括平时作业、课堂参与度和期末考试，其中期末考试涵盖基础知识、绘图技能、数据分析方法等多个环节。 教材推荐使用林耀进和张良均编著的《Python机器学习编程与实战》，以提供系统的学习资料。 教学日程安排细致，每个阶段都有明确的授课内容和作业要求。例如，第一周介绍Python概述并布置课后习题，后续几周分别深入讲解NumPy、pandas的使用，然后过渡到Matplotlib的基础绘图和scikit-learn的高级功能。通过这样的结构，学生可以循序渐进地学习和巩固Python在机器学习中的应用。 总结来说，这是一门注重实践操作和理论理解的Python机器学习课程，旨在培养学生的数据处理、分析和建模能力，以适应未来数据分析和挖掘领域的职业需求。