决策树规则提取：机器学习入门关键

"这是一份大连海事大学智能科学与技术专业机器学习课程的课件，旨在引导学生理解和掌握机器学习的基本原理与实践。课程大纲包括监督学习的各个方面，如分类、回归、密度估计、决策树、人工神经网络、贝叶斯学习和增强学习，以及非参数方法和遗传算法。课程强调理论学习与实践操作相结合，要求学生掌握核心概念，理解机器学习方法的思想，并能编程实现少数经典算法。 课程内容从第一章绪论开始，首先定义了什么是机器学习，通过日常生活中的例子（如超市购物行为预测）来阐述数据中的潜在规律。机器学习被定义为从历史数据中提取模式和规律，用于预测未来事件或解决未知问题。课程保证了机器学习的可行性，认为基于历史数据的学习方法在未来将依然适用。 课程还特别关注实践性，安排了上机学习环节，共54学时，其中包含36小时授课和18小时上机实践。学生需要积极参与课堂讨论，多动脑思考。教材推荐了《机器学习》和《机器学习导论》两本书作为主要参考。辅导答疑时间固定在每周四中午，地点在校园网络中心307室。 学习本课程的目标是帮助学生打下坚实的基础，不仅理解机器学习的基本概念，还要能运用所学知识解决实际问题。对于想要进一步深造的学生，这门课程是一个重要的起点。最后，课程着重指出机器学习在大数据挖掘（Data Mining）领域的广泛应用，展示了其在现代商业和科研中的广泛潜力。"