数据驱动的规则学习：机器学习概览

"由数据学习规则的机器学习课程旨在引导学生理解如何通过分析数据来自动发现规律并做出预测。课程内容涵盖了监督学习的关键组成部分，包括分类、回归、密度估计、非参数方法（如决策树）、人工神经网络、贝叶斯学习以及强化学习。此外，遗传算法也被提及，作为优化解决方案的一种策略。 在课程实施方面，大连海事大学信息科学与技术学院提供了详细的考核制度，包括平时成绩、点名、上机作业和期末考试，强调理论与实践相结合。教材推荐了《机器学习》和《机器学习导论》两本书作为学习资源，课程共设54个学时，其中18小时用于上机实践。辅导答疑时间安排在每周四中午，鼓励学生积极参与课堂讨论，培养独立思考能力。 机器学习的基础概念包括理解数据挖掘中的模式识别，以及从大量数据中找出规律以支持预测。课程特别指出，虽然历史数据可能包含随机性，但通过机器学习可以揭示其中的确定模式。机器学习的核心目标是基于已有的经验和数据，构建描述和预测模型，确保在相似情境下能够做出准确的预测。 通过这门课程，学生将掌握机器学习的基本概念，理解其核心思想，并学会运用少数经典算法进行编程实现。课程的最终目标是帮助学生建立坚实的机器学习基础，以便在未来深入研究这一领域。"