《机器学习》课程教学大纲
课程代码：090142132
课程英文名称：Machine Learning
课程总学时：40 讲课：32 实验：8 上机：0
适用专业：信息与计算科学
大纲编写（修订）时间：2017.11
一、大纲使用说明
（一）课程的地位及教学目标
机器学习是信息与计算科学专业的一门专业选修课。建设信息安全保障体系是信息安全保
障工作的重要任务，信息安全保密是信息安全保障中的核心问题之一。随着互联网和电子商务
等技术的不断发展和应用，信息安全与保密成了影响计算机应用的重要问题。本课程教学目标
就是让信息与计算科学专业的学生掌握常见的机器学习算法，包括算法的主要思想和基本步骤，
并通过编程练习和典型应用实例加深了解；同时对机器学习的一般理论，如假设空间、采样理
论、计算学习理论，以及无监督学习和强化学习有所了解。
（二）知识、能力及技能方面的基本要求
1. 基本知识：机器学习总论，监督学习，非监督学习，统计学习，计算学习，贝叶斯学习，
数据压缩学习。
2. 基本能力和方法：通过本科程的学习，培养学生的学习能力，创新能力，把知识与实际
应用相结合的能力。
3. 基本技能: 能根据实际问题的需要选择并实现相应的算法。
（三）实施说明
1．教学方法：课堂讲授中要重点对基本概念、基本方法和解题思路的讲解；采用启发式教
学，培养学生思考问题、分析问题和解决问题的能力；引导和鼓励学生通过实践和自学获取知
识，培养学生的自学能力；增加讨论课，调动学生学习的主观能动性。讲课要联系实际并注重
培养学生的动手能力和创新思维。
2．教学手段：本课程建议采用课堂讲授、讨论、多媒体教学相结合的教学形式，以确保在
有限的学时内，全面、高质量地完成课程教学任务。
3．教师在授课过程中可以根据实际情况酌情安排各部分的学时，课时分配表仅供参考。
（四）对先修课的要求
本课程的教学必须在完成先修课程之后进行。本课程主要的先修课程有计算机程序设计、
概率论与数理统计等。
（五）对习题课、实践环节的要求
1．本课程要求学生能学会各种技术的原理，对各种机器学习问题进行分析和提出相应解决
方案。所以作业以小论文方式最佳，也可以预留针某种机器学习问题的题目，让学生查阅资料
在课堂上讨论、发言。
2．课后作业要少而精，内容要多样化，作业题内容必须包括基本概念、基本理论及设计
计算方面的内容，作业要能起到巩固理论，掌握计算方法和技巧，提高分析问题、解决问题能
力，熟悉标准、规范等的作用，对作业中的重点、难点，课上应做必要的提示，并适当安排课
内讲评作业。学生必须独立、按时完成课外习题和作业，作业的完成情况应作为评定课程成绩
的一部分。
3．每个学生要完成大纲中规定的上机实验，通过上机环节，学生应掌握典型机器学习方法
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