基本信息

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文档摘要

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《 机器学习》教学大纲（第3版）

课程名称：机器学习课程性质：专业核心课

适用对象：人工智能、数据科学与大数据技术、计算机科学与技术等相关专业本科生/研究生学时安排：理论授课48学时，实验实践32学时，共80学时（可根据实际情况调整）

先修课程：高等数学、线性代数、概率论与数理统计、Python程序设计

一 、课程目标

（一）知识目标

系统掌握机器学习的基本概念、发展历程、主要流派和典型应用领域。

理解监督学习、无监督学习、强化学习等核心方法的数学原理与模型机制。

熟悉常用机器学习算法（决策树、聚类、神经网络、贝叶斯网络、支持向量机等）的推导过程与适用场景。

掌握特征工程、模型训练、性