机器学习及其Python实践

这门《机器学习及其Python实践》课程面向本科生研究型开发与创新能力培养，重点讲解机器学习的基本原理和前沿思想，并使用Python语言同步开展机器学习编程实践。课程系统梳理机器学习的知识体系，教学内容共8章，按顺序可分为三个部分：机器学习基础、统计学习理论、神经网络与深度学习。全部内容均安排Python编程实践，并配有完整的示例代码与注释。课程配套教材《机器学习及其Python实践（微课视频版）》（清华大学出版社）自2022年8月出版至2023年9月，一年时间已有国内7所高校使用本课程及配套教材。本课程特点如下：

系统性：系统梳理“机器学习”的知识体系，教学内容从经典模型到概率模型，再到神经网络与深度学习模型；从数据分析与预处理到模型假设、训练与评价，再到编程实践；从问题背景及其分析，到模型原理与创新思想，再到模型形式化、算法设计与推导；系统凝练共性、关键、主流知识点，最终形成有效的课程教学体系。精心设计教学大纲，内容兼顾理论与实践，章节间既强调连续性又兼顾独立性。内容编排从易到难、循序渐进，降低学生的学习难度，让学习曲线更加平滑。

主动性：践行“建构主义”理论，即：学习是学习者基于原有知识生成、建构新知识的过程。本课程面向计算机大类本科生（大三或大四）开展教学，对微积分、线性代数、概率论与数理统计、最优化方法、程序设计等前导课程中与机器学习相关的知识点进行针对性凝练、巩固和补充，让学生迅速衔接已有知识并迁移至机器学习课堂。教学实践表明，基于原有知识生成、建构新知识能有效增强学习信心，大幅提升本科生的课堂主动性。

实用性：课程教学兼顾线上资源与线下课堂相结合。线上慕课提供教学视频、在线测验、讨论答疑、期末考试等完整教学过程。线下课堂授课教师可结合教材对重要或疑难知识点展开讨论，在此基础上进行Python编程实践，这样可以让书本知识落地，增强课程实用性。

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【编程三级跳之一】：《C++语言程序设计》，通过C++语言学习程序设计基础和面向对象程序设计。参考教材：《C++语言程序设计（MOOC版，第2版）》，阚道宏编著，清华大学出版社，2017年10月。ISBN 9787302475620。

【编程三级跳之二】：《Java语言程序设计》，通过Java语言学习如何使用别人的类库（Java生态圈）来快速开发应用程序，例如图形界面、多线程、网络编程、数据库编程、单元测试等，培养应用型编程能力。参考教材：《Java语言程序设计（MOOC版）》，阚道宏编著，清华大学出版社，2019年9月。ISBN 9787302530176。

【编程三级跳之三】：《机器学习及其Python实践》，这门课程重点讲解机器学习的基本原理和前沿思想，并使用Python语言开展机器学习编程实践，培养研究型编程能力。参考教材：《机器学习及其Python实践（微课视频版）》，阚道宏编著，清华大学出版社，2022年8月，ISBN 9787302604068。

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