《机器学习1》课程教学大纲（硕士研究生）_第1页
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文档简介

PAGEPAGE1广州大学研究生课程教学大纲课程名称中文机器学习1课程编号0006200110英文MachineLearning开课单位计科院、智研院考核方式考试学时48学分3课程类别专业课编制者刘文斌适用对象学术型硕士、专业型硕士课程简介(中文)：本课程是面向计算机科学与网络工程学院研究生开设的专业课。其教学重点是使学生掌握常见的机器学习算法，包括算法的主要思想和基本步骤，并通过编程练习，掌握python相关模块的使用方法。介绍机器学习在生物信息、生物计算、医学图像分析等领域中典型应用以加深了解。课程简介(英文)：ThiscourseisaspecializedcourseforgraduatestudentsoftheSchoolofComputerScienceandNetworkEngineering.Theteachingfocusistoenablestudentstomastercommonmachinelearningalgorithms,includingthemainideasandbasicstepsofthealgorithm,andthroughprogrammingexercises,tomastertheuseofPythonrelatedmodules.Thispaperintroducesthetypicalapplicationsofmachinelearninginbioinformatics,biocomputingandmedicalimageanalysis.课程目标与基本要求：熟悉常见机器学习算法，pythonxiangg模块使用。课程内容及学时分配：第1章机器学习基础及Python，4学时第2章k-近邻算法，3学时第3章决策树，3学时第4章朴素贝叶斯分类器，3学时第5章Logistic回归，3学时第6章支持向量机，3学时第7章利用AdaBoost元算法提高分类性能，3学时第8章预测数值型数据：回归，3学时第9章树回归，3学时

第10章基于K-均值的聚类算法，3学时第11章Apriori算法，3学时第12章使用FP-growth算法发现频繁项集，3学时第13章利用PCA来简化数据，4学时第14章利用SVD简化数据，4学时第15章大数据与MapReduce，4学时第16章隐马尔可夫学习，4学时（可选）第17章机器学习的四大定理，4学时（可选）教材及主要参考书目：1.[美]PeterHarrington著，李锐等译.《机器学习实战》，北京：人民邮电出版社，2013．2.张若愚著．Python科学计算．北京：清华大学出版社，2012．3.（美）TomM.Mitchell著．机器学习.曾华军等译.北京：机械工业出版社，2008．4.（美）NathanYau著．数据之美．张伸等译．北京：中国人民大学出版社，2014．预修课程：无教师团队成员：刘文斌、唐伟轩编制者签名：

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