机器学习课程大纲

第一周：课程介绍与预备知识

  • 主题: 机器学习基础与简介
  • 学习目标: 理解机器学习基本概念、历史与应用领域
  • 阅读资源: Andrew Ng的CS229笔记
  • 活动: 自我评估问卷，讨论机器学习的定义与重要性

第二周：数据预处理与探索

  • 主题: 数据收集、清洗与特征工程
  • 学习目标: 学习如何处理数据集，使用Python库（Pandas, NumPy）
  • 资源: Pandas官方文档
  • 活动: 实践数据清洗与特征提取

第三周：监督学习基础

  • 主题: 线性回归、逻辑回归
  • 学习目标: 理解并实现基本监督学习算法
  • 资源: Scikit-Learn教程
  • 活动: 项目：预测房价（使用线性回归）

第四周：决策树与随机森林

  • 主题: 决策树算法与集成学习
  • 学习目标: 学习决策树及集成方法（如随机森林）
  • 资源: Decision Trees in Scikit-Learn
  • 活动: 实践构建决策树与随机森林模型

第五周：深度学习入门

  • 主题: 深度学习基础与神经网络
  • 学习目标: 了解神经网络架构（如前馈神经网络）
  • 资源: Deep Learning with TensorFlow
  • 活动: 使用Keras构建简单的神经网络

第六周：卷积神经网络与循环神经网络

  • 主题: 图像识别与序列数据处理
  • 学习目标: 深入理解CNN和RNN的应用
  • 资源: TensorFlow Convolutional Networks
  • 活动: 实现图像分类任务（使用CNN）

第七周：强化学习简介

第八周：项目设计与实施

  • 主题: 应用机器学习解决实际问题
  • 学习目标: 设计并实现一个小型机器学习项目
  • 资源: 学生自由选择项目主题
  • 活动: 项目展示与同伴评审

评估方法：

  • 作业: 每周实践任务，检查理解程度
  • 小测验: 每单元后进行，测试关键概念
  • 项目: 最终作品，评估理论应用能力
  • 课堂讨论: 参与度与批判性思维

此大纲旨在通过理论讲解、实践操作和项目驱动的学习方式，让学生逐步掌握机器学习的核心概念和技术。课程结束后，学生应能独立设计和实现一个基于机器学习的解决方案。