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文档简介

#/161011125•学习并掌握利用Python以及相关模块实现基本统计量、数据转换和常见距离法等•1•介绍并实现线性回归算法;2.Logistic回归;3•主成分分析方法的实现.1•线性判别分析的原理、步骤，通过实例实现;2•决策树算法;3•随机森林算法;4•集成学习算法，主要介绍三种方法:Bagging、Boosting、Stacking.1•朴素贝叶斯的原理、步骤以及实例实现;2.k最近邻算法;3.k-means聚类.1•推荐算法;2.SVD算法.1.PyTorch的安装、学掌握回归的算法重点学习基本内13141516习张量Tensor,以及基本运算和矩阵运算；2•深度学习的基础知识,蒙特卡洛方法、梯度下降法、算法封装实现和Softmax等.1•前馈神经网络的基本知识、思想原理,并通过手写体识别器实例;2•介绍卷积神经网络的基础知识，比如核函数、池化层.1•介绍LeNet算法;2•介绍AlexNet算法;3•介绍ResNet算法;4.GoogLeNet算法;5•利用垃圾分类实例•1•生成对抗网络的原理、思想原理;2•通过对抗网络实例来实现其算法.1•循环神经网络;容.2•风格迁移神经网络六、教学手段与方法（一）教学手段：本课程主要采用多谋体、课件演示、实验实训等教学手段进行教学.（二）教学方法：本课程采用问题驱动的方式来进行教学,并结合案例教学、讲授与讨论相结合等教学方法.七、考核方式、考核内容及成绩评定（一）考核评价方式阶段性考核评价方式;结果性考核评价方式.（二）考核内容以项目的方式进行考核所学知识.（三）成绩评定期末

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