教案2 机器学习入门算法（上）_第1页
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文档简介

课题机器学习入门算法（上）总课时4主备教师高楚其教学目标1.知识目标：掌握线性回归、逻辑回归、决策树的基本原理2.能力目标：能够使用Python实现简单的机器学习算法3.素养目标：培养数据思维和算法逻辑能力教学重点线性回归的原理与实现逻辑回归的分类应用决策树算法（含信息增益、基尼指数）教学难点决策树中信息增益的计算方法逻辑回归与线性回归的区别与应用场景课前预习教学过程首次备课板块一：复习导入回顾人工智能三大要素引出机器学习作为算法核心的重要性板块二：讲授新知1.线性回归（10分钟）概念：用一条直线拟合数据分布y=wx+b损失函数：均方误差（MSE）应用场景：房价预测、销售额预测等连续值预测Python实现演示2.逻辑回归（10分钟）概念：用于二分类问题的算法，输出概率值Sigmoid函数的作用应用场景：垃圾邮件识别、疾病诊断等Python实现演示3.决策树（10分钟）树结构：由根节点、内部节点、叶子节点组成分裂准则：信息增益、基尼指数剪枝策略：预剪枝、后剪枝Python实现演示板块三：代码实践学生动手实现：使用sklearn库完成鸢尾花分类板块四：总结提

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