71094322_机器学习_教学大纲1

【机器学习】教学大纲 一、引言 在21世纪的信息时代，机器学习作为人工智能的一个重要分支，已经成为科学研究和工业应用的热点。它通过让计算机自动从数据中学习规律，实现模型的优化和预测能力的提升。本课程旨在介绍机器学习的基本概念、理论框架以及实践方法，为学生构建坚实的机器学习基础。 二、基础知识 1. 数据科学基础：理解数据的收集、处理和分析，包括统计学基础、数据预处理技术和特征工程。 2. 概率论与数理统计：概率论是机器学习的基础，包括概率分布、条件概率、贝叶斯定理等。 3. 线性代数：矩阵运算、向量空间、特征值和特征向量等，是理解和实现机器学习算法的关键。 4. 微积分与优化：梯度、极值点、牛顿法和梯度下降法等，用于寻找模型的最优参数。 三、监督学习 1. 回归分析：线性回归、逻辑回归、多项式回归，以及岭回归和Lasso回归等正则化方法。 2. 分类：朴素贝叶斯、决策树、K近邻（KNN）、支持向量机（SVM）等。 3. 随机森林与梯度提升机：集成学习的概念及其优势，理解随机森林和梯度提升机的工作原理。 4. 神经网络与深度学习：前馈神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆（LSTM）以及深度学习的训练策略。 四、无监督学习 1. 聚类：K-means、层次聚类、DBSCAN等，及其适用场景和局限性。 2. 降维：主成分分析（PCA）、奇异值分解（SVD）、t-SNE等，用于高维数据可视化和特征提取。 3. 自编码器与生成对抗网络：自编码器的结构和应用，以及GAN的基本思想和应用场景。 五、强化学习 1. 强化学习基础：马尔科夫决策过程（MDP）、Q-learning、SARSA等。 2. 深度强化学习：DQN、A3C、DDPG、PPO等，结合深度学习提升强化学习性能。 六、评估与模型选择 1. 模型评估：准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线和AUC等评价指标。 2. 验证技术：交叉验证、自助采样、留一法等。 3. 模型选择与调参：网格搜索、随机搜索，以及超参数调优的策略。 七、实战项目 通过实际案例，让学生运用所学知识解决真实世界的问题，如图像分类、文本情感分析、推荐系统等。 八、前沿与发展 介绍当前热门的机器学习领域，如迁移学习、元学习、联邦学习、半监督学习等，并讨论未来趋势。 九、伦理与隐私 讨论机器学习在数据隐私、公平性和透明性等方面面临的挑战，培养学生的伦理意识和社会责任感。 这门课程将全面覆盖机器学习的理论与实践，旨在培养具备创新能力和解决实际问题能力的未来数据科学家。通过系统的学习，学生将能够熟练地运用机器学习技术解决各种复杂问题，为未来的学术研究或职业生涯打下坚实基础。