机器学习课程系列PPT：入门教材和讲义

机器学习课程系列PPT 本资源为机器学习课程系列PPT，内容非常丰富，涵盖了机器学习的基本概念、算法和应用等方面。该课程系列由浙江大学信电系胡浩基教授主讲，旨在为机器学习初学者提供一个系统的学习平台。 一、课程概况 本课程系列主要涵盖机器学习的基本概念、监督学习、无监督学习、半监督学习、深度学习等方面。课程涵盖了机器学习的数学基础、机器学习算法、模型评估和选择等方面的内容。 二、参考书目 课程提供了多种参考书目，包括《机器学习》、《统计学习方法》、《Machine Learning in Action》、《Pattern Recognition and Machine Learning》、《Machine Learning: A Probabilistic Perspective》、《Machine Learning》、《Deep Learning》等。这些书籍为学习机器学习提供了系统的理论基础和实践指南。 三、课程安排 课程安排包括平时作业和编程大作业两个部分，分别占40%和60%的比例。平时作业包括三次纸质作业和两次编程作业，旨在考察学生对机器学习概念和算法的理解和应用能力。编程大作业则要求学生选择一个项目，并使用机器学习算法对其进行实现和优化。 四、项目选项 课程提供了三种项目选项，包括人脸识别、人脸性别年龄估计和五子棋。这些项目涵盖了机器学习在计算机视觉、自然语言处理和游戏等领域的应用。 五、评估方法 课程的评估方法包括平时作业和编程大作业两个部分。平时作业的评估方法包括纸质作业和编程作业的完成情况，编程大作业的评估方法则根据项目的完成情况和结果。 六、资源链接 课程提供了多种资源链接，包括斯坦福大学 Andrew Ng 的机器学习课程、斯坦福大学 Fei-fei Li 的计算机视觉课程等。这些资源链接为学习机器学习提供了丰富的学习资源和实践经验。 七、作业要求 课程的作业要求包括平时作业和编程大作业两个部分。平时作业要求学生完成三次纸质作业和两次编程作业，编程大作业则要求学生选择一个项目，并使用机器学习算法对其进行实现和优化。 八、评估标准 课程的评估标准包括平时作业和编程大作业两个部分。平时作业的评估标准包括完成情况和结果，编程大作业的评估标准则根据项目的完成情况和结果。 本资源为机器学习课程系列PPT，内容非常丰富，涵盖了机器学习的基本概念、算法和应用等方面。该课程系列旨在为机器学习初学者提供一个系统的学习平台。