机器学习基础与应用实战概览

《机器学习英文班教学大纲v-Aug311》是一门面向软件工程、计算机科学专业的学科基础选修课，课程代码为155387，总学时48小时，其中实验学时16小时，占总学时的三分之一。课程的核心内容包括： 1. **机器学习基础** (3学时)：这部分将介绍机器学习的基本概念，帮助学生理解数据驱动模型构建的基础。 2. **线性回归与梯度下降** (3学时)：学生会学习到线性回归这一基本预测模型，以及如何通过梯度下降算法优化模型参数。 3. **线性分类与支持向量机与随机梯度下降** (3学时)：这一部分涵盖了线性分类方法、支持向量机以及这些算法在解决实际问题中的应用，还会涉及随机梯度下降的效率优化。 4. **逻辑回归与多类分类** (3学时)：逻辑回归用于分类问题，而softmax函数和多类分类技术将被深入讲解，提升学生的多类别问题解决能力。 5. **过拟合、欠拟合与交叉验证** (3学时)：这是模型评估的重要环节，学生将理解模型复杂度过高（过拟合）和过低（欠拟合）对预测性能的影响，以及如何通过交叉验证方法选择合适的模型。 6. **科技文阅读与写作** (3学时)：为了提升学生的科研素养，课程还包括科技文献的阅读和撰写训练，使他们能够理解和分析最新的研究进展。 7. **集成学习（Adaboost）** (3学时)：介绍集成学习方法，如Adaboost，通过组合多个弱模型形成强模型，提高预测的稳定性和准确性。 8. **聚类算法与维度约简（PCA）** (5学时)：学生将接触常用的聚类方法，如K-means，同时学习如何通过主成分分析（PCA）减少数据的维度，提高数据处理效率。 9. **推荐系统** (3学时)：介绍个性化推荐算法，让学生了解如何利用机器学习技术挖掘用户行为数据，提供个性化的服务。 10. **图像处理基础** (3学时)：涉及计算机视觉领域的基础知识，让学生理解如何通过机器学习处理图像数据。 这些课程内容不仅涵盖了机器学习的基础理论，还着重于实践应用，旨在培养学生的数据分析技能、模型构建能力，以及解决实际问题的能力。此外，课程的语言要求是英语，强调了在全球化背景下对国际通用技能的需求。学生需具备一定的概率论和线性代数基础，以满足后续的学习需求。该课程对于软件工程和计算机科学专业的学生来说，是人工智能和大数据方向必不可少的必修课程。