大连海事大学机器学习入门：第2步迭代-监督学习与应用

"第步迭代-机器学习课件"涵盖了大连海事大学智能科学与技术专业的一门课程，主要针对初学者介绍机器学习的基本概念、方法和应用。该课程的考核方式包括平时成绩、点名、上机作业和期末考试，强调理解和实践相结合。教材推荐了《机器学习》和《机器学习导论》两本书作为学习参考。 课程内容主要包括监督学习，如分类、回归、密度估计、非参数方法、决策树、人工神经网络、贝叶斯学习以及增强学习和遗传算法。通过学习，学生需要掌握基本概念，理解机器学习的核心思想，并能实际编程实现部分经典算法。课堂氛围鼓励多思考和讨论，特别是通过日常生活中的例子来理解数据中的模式和规律。 章节一介绍了机器学习的定义，它关注从历史数据中发现模式和规律，以便进行预测。课程强调机器学习的可行性，基于历史经验，即使未来环境有所变化，由于数据挖掘技术的应用，预测仍然有很高的可靠性。此外，课程还探讨了机器学习的实际应用，如在大型数据库中的数据挖掘，以及它如何帮助解决诸如超市购物行为预测这类实际问题。 对于学习这门课程，学生被期待不仅要掌握理论知识，还要具备分析和运用所学技能解决问题的能力。通过本课程的学习，学生将为今后更深入的机器学习研究打下坚实的基础。课程安排上，总学时为54小时，包括36小时的授课时间和18小时的上机实践。每周四中午的辅导答疑环节，为学生提供了及时的学术支持。 这门机器学习课程旨在通过系统教学和实践操作，帮助学生理解和掌握机器学习的基本原理和工具，培养他们在这个快速发展的领域中的核心竞争力。