《Python数据挖掘与机器学习》教学大纲

《Python数据挖掘与机器学习》教学大纲课程名称：Python数据挖掘与机器学习英文名称：PythonDataMiningandMachineLearning学分:2学分总学时：32学时适用专业：计算机科学与技术、数据科学、人工智能、统计学理论学时：16学时实训学时：16学时一、课程性质、目的和任务：本课程是一门具有强交叉性、强应用性和强实践性的专业课程。本课程旨在使学生系统地掌握数据挖掘与机器学习的基本理论、经典算法和实现方法，培养其利用Python生态（如NumPy,Pandas,Scikit-learn等）解决实际问题的综合能力，并建立数据驱动的思维模式。为达成此目的，课程任务涵盖理论与实践的深度融合，包括系统讲授分类、回归、聚类等核心算法的原理与应用；通过编程实验指导学生完成从数据预处理到模型评估的完整流程；并依托案例分析与项目实战，使学生亲身体验解决复杂数据问题的全过程，从而全面提升其知识水平、实践技能与创新素养。二、教学基本要求：1．理解数据挖掘的基本流程和机器学习的主要范式（监督学习、无监督学习等）。2．熟练运用Python及其核心数据科学库的实践能力，能够独立完成数据加载、清洗、探索性分析、特征构建、模型建立、性能评估与结果可视化的全流程工作，并具备初步的模型调优能力。3．能够针对一个具体的现实世界问题，综合运用所学知识与技能，完成从问题定义、数据理解、方案设计到模型构建与报告撰写的完整项目。三、教学内容与学时分配：章目教学内容教学时数教学方式或手段备注一课程引入与Python基础环境搭建2学时理论+实践安装Python、Anaconda、Jupyter二Python数据处理与可视化库2学时理论+实践作业1：数据处理与可视化练习三数学基础回顾1学时理论为后续算法打基础四分类算法（SVM、决策树、KNN）3学时理论+实践作业2：分类任务实现五回归算法（线性回归、正则化回归）3学时理论+实践作业3：房价预测项目六聚类算法（K-Means、层次聚类）3学时理论+实践作业4：鸢尾花聚类分析七关联规则挖掘3学时理论+实践作业5：购物篮分析实战八异常检测算法3学时理论+实践作业6：服务器异常检测九医学影像处理2学时实践皮肤病诊断实战十金融数据分析2学时实践股价预测实战十一生物信息处理2学时实践单细胞转录组学实战十二推荐系统实现2学时实践商品推荐实战十三农业作物分析2学时实践农作物损害分析实战十四课程总结与项目展示2学时学生汇报课程项目答辩四、教学内容与学时安排第一部分：基础部分（5学时）本部分旨在为学生建立数据挖掘与机器学习的工具基础与数理基础。教学内容聚焦于环境配置、数据处理与核心数学概念的回顾，确保学生具备后续算法学习所需的编程能力和理论理解。具体包括：Python及Anaconda科学计算环境的搭建与使用；利用NumPy、Pandas进行数据结构操作和数据分析；运用Matplotlib进行基础数据可视化；以及回顾线性代数、概率论与微积分中与机器学习模型密切相关的核心概念。目标是让学生能够独立完成数据加载、清洗和探索性分析，并为理解算法原理做好数学准备。第二部分：核心算法部分（15学时）本部分系统性地讲授数据挖掘与机器学习的核心经典算法，涵盖监督学习、无监督学习和模式发现三大范式。教学内容深度结合理论与实践，包括：监督学习中的分类算法（如支持向量机、决策树、K近邻）与回归算法（如线性回归、岭回归、Lasso回归）；无监督学习中的聚类算法（如K均值、层次聚类）；以及用于发现数据内在模式的关联规则挖掘（如Apriori算法）和异常检测算法（如基于距离和密度的方法）。目标是使学生深入理解各类算法的原理、适用场景与实现细节，能够针对具体问题选择合适的模型，并完成从建模、训练到评估的全流程。第三部分：综合实践部分（12学时）本部分以跨领域前沿案例为驱动，引导学生将前序所学知识与技能进行深度融合与应用。教学内容采用项目式实践，覆盖多个热门应用方向：运用卷积神经网络（CNN）进行医疗图像分类（皮肤病诊断）；利用长短期记忆网络（LSTM）进行金融时间序列预测（股价分析）；应用聚类与轨迹分析于生物信息学（单细胞转录组学）；构建基于图神经网络或协同过滤的个性化推荐系统；以及整合计算机视觉与异常检测技术进行农业智能分析（农作物损害识别与成因分析）。目标是培养学生解决复杂、真实世界问题的综合工程实践能力与跨学科应用视野。五、考核方法及成绩评定：本课程采用过程性评价与终结性评价相结合的多元化考核方式，注重对学生实践能力、项目完成质量及综合素养的全面考察。考核形式及成绩构成：考核项目占比考核内容与要求平时成绩40%包含出勤、课堂表现、作业完成情况（共4次）实验实训20%每次实训任务完成质量、代码规范、实验报告课程项目20%**小组或个人项目（选题、实现、报告、答辩）期末考试20%闭卷笔试，考核理论基础与算法理解合计100%六、大纲说明：本大纲根据《Python数据挖掘与机器学习》课程的教学目标制定，强调理论与实践相结合、技能与素养并重的教学理念，具体说明如下：课程定位与特色：本课程属于应用型、交叉型专业课程，面向计算机、数据科学、人工智能等专业开设。强调Python生态工具链的熟练使用，注重从“数据理解”到“模型部署”的全流程训练。教学方式与建议：采用“理论讲授+案例驱动+项目实战”三维一体的教学模式。建议使用JupyterNotebook/PyCharm作为教学与实验平台，鼓励学生参与Kaggle等开放平台竞赛。鼓励引入企业真实数据或开放数据集（如UCI、Kaggle、天池等）进行案例教学。能力培养导向：不仅注重算法实现与调优能力，更强调数据思维、工程素养与创新意识的培养。通过跨领域案例（如医疗、