机器学习入门：从状态转移图到经典算法

"状态转移图-机器学习 课件" 这门机器学习课程是大连海事大学信息科学与技术学院开设的，主要针对智能科学与技术专业。课程的考核方式包括平时成绩、点名、上机作业和期末考核，强调了实践与理论的结合。推荐的教材有《机器学习》（Tom M. Mitchell著，曾华军、张银奎等译）和《机器学习导论》（Ethem Alpaydin著，范明等译）。课程总学时为54学时，其中包含36学时的授课和18学时的上机实践，具体的上机时间和地点待定。每周四中午12点30分至13点20分在网路中心307提供辅导答疑。 课程内容涵盖了监督学习，包括分类和回归；密度估计、非参数方法；决策树；人工神经网络；贝叶斯学习；增强学习；以及遗传算法等核心主题。学习这门课程的目标是掌握基本概念，理解机器学习方法的思想，并能实现一些经典算法。 机器学习的定义是通过分析历史数据来发现模式和规律，从而用于未来数据的预测。随着计算机技术的进步，特别是大数据存储和处理能力的提升，以及计算机网络的普及，机器学习的应用越来越广泛。例如，在连锁超市中，机器学习可以帮助分析顾客购买行为，预测消费者的购物偏好，以便进行更精准的营销策略。 课程的开篇介绍了机器学习的基本概念，探讨了什么是机器学习以及它的实际应用案例。机器学习涉及的问题通常是在大量数据中寻找隐藏的规律，比如在超市购物数据中发现顾客的购物习惯。通过机器学习，我们可以从历史数据中学习，然后运用学到的模式对未知情况进行预测，如预测顾客是否会同时购买某种商品，或者在不同季节的消费行为。 机器学习的可行性在于，如果未来的情况与历史数据保持一定的连续性，那么基于这些数据的预测将具有较高的准确性。机器学习方法在数据挖掘中的应用，例如在大型数据库中发现有价值的信息，已经成为现代商业和科研领域的重要工具。 这门机器学习课程旨在培养学生对机器学习的基本理解，提供扎实的理论基础，并培养他们的编程实现能力，以适应未来在智能科技领域的研究和工作需求。通过积极参与课堂讨论和动手实践，学生可以更好地掌握这一关键领域的知识。