机器学习(Machine Learning)是人工智能的核心研究领域之一,并取得了广泛的应用效果,是引领这一轮“人工智能热潮”的关键技术支撑。《机器学习初步》课程覆盖机器学习的入门基石内容,课程主讲人周志华教授是领域专家,所著《机器学习》(网友昵称为“西瓜书”)正是本课程的教材。课程团队成员也包括詹德川教授、叶翰嘉博士、赵鹏博士,负责课程讨论与习题解答。
本课程覆盖机器学习的基本理论框架以及核心方法,对机器学习中最重要的基础知识点和算法思想进行讲述。课程内容主要包括:绪论,模型评估与选择,线性模型,决策树,支持向量机,神经网络,贝叶斯分类器,集成学习和聚类。通过构建约8周的基础知识点体系,既能够帮助初学者提纲挈领地了解机器学习领域全貌,也不失内容的专业性,使学生能够具备后续自我学习的能力,从而可以通过阅读相关参考文献进行进一步的深入学习。
在2023年春季课程中,新增决策树预剪枝与后剪枝、软间隔支持向量机、正则化、神经网络防止过拟合等章节。