2024秋季-机器学习-第一章-课程介绍 - 副本

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课程性质

◼人工智能学院/计算机学院开设的研究生课程

◼讲述基本概念、经典方法和前沿进展

◼结合理论与实践

◼开设学院：计算机，仪器光电，软件，人工智能，网安

◼课程号：D061041011

◼课程类别：学科理论核心课

◼学时：48学时 3学分

◼星期一[3-5节]主301

◼先修课：线性代数、概率与数理统计

参考教材

⚫机器学习

–周志华

⚫Machine Learning

–Tom M. Mitchell

⚫Lecture Notes

–Andrew Ng

⚫李宏毅《2022春机器学习课程》

https://www.bilibili.com/video/BV1Wv411h7kN/

内容大纲

⚫绪论、预备知识介绍

⚫贝叶斯决策理论、概率密度函数的估计

⚫线性判别函数、非线性判别函数

⚫正则化与稀疏学习

⚫支持向量机

⚫降维：主成分分析、等距映射（度量学习）、局部线性嵌

入（流形学习）

⚫聚类、混合高斯模型与EM算法

⚫决策树、集成学习

⚫神经网络、深度学习

⚫应用案例分析

内容大纲

典型算法的概念与流程

线性回归、线性判别分析、支持向量机、

神经网络、决策树、集成学习、聚类（K

均值）降维等

典型算法的建模与求解

线性回归、线性判别分析、支持向量机、

神经网络、决策树、集成学习、聚类

（混模型与期望最大化）、降维、采样、

概率图模型、深度学习（Transformmer等）

本科生

模式识别（32学时）

机器学习（48学时）

研究生

机器学习（48学时）

课程考核

⚫期末闭卷考试（70%）

⚫大作业 –1次（30%）

–给定主题或自选主题的小项目

–鼓励原创题目

–报告展示

助教：唐子辰

课程微信群：

助教及课程群

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摘要：

3课程性质◼人工智能学院/计算机学院开设的研究生课程◼讲述基本概念、经典方法和前沿进展◼结合理论与实践◼开设学院：计算机，仪器光电，软件，人工智能，网安◼课程号：D061041011◼课程类别：学科理论核心课◼学时：48学时3学分◼星期一[3-5节]主301◼先修课：线性代数、概率与数理统计4参考教材⚫机器学习–周志华⚫MachineLearning–TomM.Mitchell⚫LectureNotes–AndrewNg⚫李宏毅《2022春机器学习课程》https://www.bilibili.com/video/BV1Wv411h7kN/5内容大纲⚫绪论、预备知识介绍⚫贝叶斯决策理论、概率密...

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