大连海事大学机器学习课程详解：从数据挖掘到应用实践

"信息传播与处理-机器学习课件" 是大连海事大学智能科学与技术专业的一门课程，旨在让学生掌握机器学习的基本原理和应用。课程大纲包括监督学习的多个核心主题，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。教学方法强调理论理解和实践操作相结合，通过《机器学习》和《机器学习导论》两本书作为主要教材，提供丰富的理论背景。 课程考核方面，除了传统的课堂表现（包括平时成绩、点名制度和上机作业），期末考试占有较大比重。总学时为54小时，其中包括36小时的授课时间和18小时的上机实践。学生可以通过周四中午的辅导答疑环节解决问题，地点在校园内的网络中心307室。 学习目标聚焦于培养学生的理解能力，让他们能够掌握机器学习的基本概念，理解方法背后的逻辑，以及熟练运用部分经典算法进行编程实现。鼓励学生积极参与思考和课堂讨论，以便在今后的学习和工作中更好地应用所学知识。 课程的第一章“绪论”部分介绍了机器学习的概念，包括计算机技术发展带来的海量数据处理能力和远程数据获取能力，以及这些技术如何应用于现实生活中的场景，如超市购物行为分析。通过举例，学员将理解机器学习的本质：从历史数据中发现潜在规律并用于预测。此外，课程还强调了机器学习的可行性，认为未来基于历史数据的预测将越来越准确。 课程的核心应用领域是数据挖掘，即在大规模数据库中运用机器学习技术来发现有价值的信息和模式，这在当今大数据时代具有广泛的实际价值。通过本课程的学习，学生不仅能提升数据分析和预测能力，也为他们未来在人工智能、数据科学等相关领域打下坚实的基础。