《机器学习》课程教学大纲.docx

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《机器学习》课程教学大纲



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课程名称

机器学习

MachineLearning

授课教师

谢娟英

课程类别

专业必修课

先修课程

人工智能、统计学习理论、模式识别、工程优化

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适用学科范围

计算机科学与技术

开课形式

讲授＋项目实践

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开课学期

第2学期

学时

40

学分

2

—课程目的和基本要求

机器学习研究计笢机程序如何随着经验积累自动提高性能，是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、绊法复杂度理论等多门学科，目前在很多领坡得到成功应用，包括数据挖掘、计狩机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检利信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用等等。

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机器学习课程的授课对象是计绊机科学与技术等相关专业的研究生。

授课目标是使学生棠握机器学习中的核心算法与理论，井能使之应用千不同的领域，解决不同的实际问题，同时促进该领域的理论呏沉。

课程的基本要求包括了解机器学习的基本概念与理论，常握基本的机揣学习算法等。

学习结束学生能根据自己的研究方向提交一份机器学习算法在其研究领域应用现状的研究进展报告e机器学习课程衙要有“人工智能”、“概率论”、“统计学”、“算法 设计与分析”等课程作为器前驱课程．

课程主要内容

机器学习课程的主要内容包括·

1机器学习介绍

2归纳学习

3决策树学习

4媒成学习

5.学习算法的实验评价

6.计览学习理论

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7. 规则学 习与归纳 逻辑程序 设计

8.神经网络

9.支持向昼机2

10 贝叶斯学习

II 基千实例的学习

12分本分类

13聚类与无监沓学习

14自然语言学习



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— 主要教材和参考书目

（I） TomMitchell,MachineLeamingMcGraw凡II,1997. （中译本机器学习，TomMitchell

著，皆华军，张银奎等译，机械工业出版社，2006.）

（2） AoIntroduction ofSupportctorMachinesaodothc,·keroel_basedlearningmethods

Cr闵ianiniNandShawa-TaylorJ.机械工业出版社2005年影印（中译本李国正等译．支待向噩机导论．北京．电子工业出版社，2004.）

四主要参考文献

[I） TheNatureofStatisticalLearningTheory.VapnikVN.Springer-rlag,NewYork,2000

（中译本：

张学工译 统计学习理论的本质北京：

淌华大学出版礼，2000.）

（2）FlachPeterA,LogicalapproachestoMachineLearning---anoverv比W

（3）QuinlanJR.lndtictionofdecisiontrees,MachineLearning,19861,81--106

（4） MjolsnessE,DeCostcD,Machinelearningforsc记nee:

Stateoftheartandfuttu·eprosp邸Science,2001,293（5537）:

2051-2055

（5） RyszardMichalskiS,JaimeCarbonellG,MitchellMTom,MachinelearninganartificialintelligenceapproachvolumeII,MorganKaufmannPublishersInc.I986

[6） MachineLearning（journa

（7）） JournalofMachineLearningResearch（journal）

（8）NeuralComputation（journal）

（9] Journaloflote小geotSystems（journal）

（JO）lnternatioualConfereoceonMachineLe<1roiog（ICML）（coofereoce）[II）NeuralinformationProce.singSystems（NIPS）（conference

五考核方式

考核方式为笔试50% +项目实践5（1/'4