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XuetangX

机器学习

Beijing Technology and Business University via XuetangX

Overview

《机器学习》作为一门计算机专业核心必修课程,同时是一门以实践驱动的人工智能导入型课程。校内授课32课时,面向研究生,每学年授课人数150人左右。

学生对该课程有着很高的评价,“老师课堂规划合理,内容丰富,教学方式多样,互动多,可以更有效率的学习知识。”“教学内容设计合理,教学难度适当。”“老师的讲课方式很好,很灵活,很有自己思维的空间,越上越喜欢,这是一门很有用,对我们发展很重要的课。”“紧密联系专业内容与实际”“将思考及时的传达给了我们,让我们在第一时间更好的发散思维,老师生动的授课方式,我能集中全力听取,收获非常大”“对学生要求严格,善于拓展学生的知识面”“老师每节课都会讲解的很清楚,上完一节课都感觉收获满满,干货满满”。

通过教学旨在使学生掌握机器学习的基本理论与方法,能够建立和应用实用的算法模型分析现实问题。

本课程在教学过程中以计算思维包含的分解、抽象、概括、评估等思维要素为基础,对课程重点、难点知识内容进行梳理,筛选核心算法帮助学生加深理论知识的掌握,增加实验环节,进一步提高学生的学习参与度和学习兴趣,提高学生自主学习能力与朋辈学习的能力,通过讲课和布置一定数量的习题使学生能够使用所学的概念对许多问题作出正确的判断;通过课程中机器学习使用的技术、数学概念和算法,了解算法的思路,学会计算的方法,并使学生掌握算法的内容;通过介绍各种算法的局限性和评估算法性能的方法,启发学生独立思维的能力,提高学生解决问题的能力;通过学习机器学习算法的发展进程,增强学生们投身专业研究的使命感;通过编程实践,锻炼学生的动手能力,增强学生提升知识见识的自觉性与自主性。

 本课程获北京工商大学研究生示范课程建设项目示范课程,研究生“课程思政”教学改革项目思政课程,研究生教育成果奖优秀奖。通过《机器学习》在线课程学习,能使学生了解机器学习的四大任务及其基本概念和经典算法,通过了解机器学习的发展历史,引出机器学习在现实领域的实际应用,使学生感受到机器学习科技的发展以及在现实社会中的广泛应用,启发学生的爱国情感,激发学生的责任感和使命意识,从而树立克服困难完成项目任务的决心;将传统教学方式与现代教学手段相结合,通过学习机器学习算法,引导学生正确认识世界和中国发展大势、正确认识时代责任和历史使命,鼓励学生把爱国精神转化成为国奉献的实践行动;教导学生课程的学习都是从基础开始,就像人生一样,任何事情都是由易到难的,如果基础掌握不扎实,那更进一步的也无法掌握。就像盖楼要打地基一样,根基不牢地动山摇,没有坚实牢固的地基,人生的万丈高楼就无法拔地而起,帮助学生树立脚踏实地、踏实肯干的奋斗精神;了解经典机器学习算法的基本原理,了解机器学习算法在现实任务中的发挥的重要作用;掌握基本的机器学习算法模型构建方法,并对相关算法的进一步发展有所了解;能够建立并应用经典的机器学习算法模型;培养进一步学习与应用机器学习算法模型的基础和能力。

Syllabus

  • 第一章 绪论
    • 第一节 监督与非监督学习
    • 第二节 机器学习四大任务
    • 第三节 机器学习主要概念
  • 第二章 分类
    • 第一节 线性分类模型
    • 第二节 Logistic回归模型
    • 第三节 贝叶斯分类器
    • 第四节 决策树算法
    • 第五节 SVM算法
    • 第六节 神经网络
  • 第三章 聚类
    • 第一节 聚类的基本概念及预处理
    • 第二节 k均值聚类算法
    • 第三节 层次聚类算法
    • 第四节 密度聚类算法
  • 第四章 回归
    • 第一节 回归
  • 第五章 降维
    • 第一节 PCA算法
    • 第二节 SVD算法
  • 第六章 深度学习及算法实例
    • 第一节 深度学习
    • 第二节 分类模型实例
    • 第三节 聚类模型实例
    • 第四节 Python简介
  • 期末考试

    Taught by

    Li Tan

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