课程名称：监督学习 - 人工智能与机器学习入门

第1周：课程介绍与基础知识

学习目标：

  1. 理解监督学习的基本概念
  2. 熟悉Python编程环境与数据处理库
  3. 认识机器学习的基本流程

讲座：

  • 监督学习简介
  • Python编程基础（NumPy, Pandas）
  • 数据集加载与预处理

资源：

作业：创建第一个数据可视化并进行基本数据清洗

第2周：线性回归与逻辑回归

学习目标：

  1. 掌握线性回归模型
  2. 理解逻辑回归模型的应用

讲座：

  • 线性回归原理
  • 逻辑回归模型详解
  • 模型训练与预测

实践活动：

  • 使用Scikit-Learn实现线性回归和逻辑回归

资源：

作业：分析实际数据集，应用线性回归和逻辑回归

第3周：决策树与随机森林

学习目标：

  1. 理解决策树算法
  2. 探讨随机森林的工作原理

讲座：

  • 决策树算法
  • 随机森林模型介绍
  • 参数调优与性能评估

实践活动：

  • 使用Scikit-Learn实现决策树和随机森林

资源：

作业：比较决策树和随机森林在不同数据集上的效果

第4周：支持向量机与K近邻

学习目标：

  1. 掌握支持向量机(SVM)
  2. 理解K近邻(KNN)算法

讲座：

  • SVM理论与实例
  • KNN算法原理及应用

实践活动：

  • SVM和KNN在实际问题中的应用实践

资源：

  • Scikit-Learn SVM模块：SVM
  • KNN示例代码

作业：选择一种算法，实现并优化其在给定数据集上的性能

第5周：评估与调优

学习目标：

  1. 理解模型评估指标
  2. 学习模型参数调优技巧

讲座：

  • 评估指标（准确率、精确率、召回率等）
  • 交叉验证与网格搜索
  • 学习曲线与过拟合

实践活动：

  • 通过实例优化模型性能

资源：

  • 《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow》

作业：选择一种模型，进行超参数调优并撰写报告

课程评估： - 作业（40%）：每个主题后的编程任务 - 小测验（20%）：每周课程内容测试 - 项目（30%）：监督学习项目的实施与报告 - 课堂参与（10%）：讨论和提问的积极性

课程结束后，学生应能独立设计并实施监督学习项目，对常见算法有深入理解，并能够评估和优化模型性能。