形式科学：统计学 - 推断统计 - 回归分析 - 逻辑回归课程大纲

第1周：课程介绍与预备知识

• 主题：统计学基础与回归分析概述
• 学习目标：
  1. 理解统计学的基本概念和目的
  2. 掌握线性回归的基本原理
• 阅读/资源：
  • 《统计学入门》第一章
  • 数据集示例：UCI Machine Learning Repository
• 教学方法：讲座、小组讨论
• 评估：预习测验

第2周：逻辑回归理论

• 主题：逻辑回归模型的构建
• 学习目标：
  1. 了解逻辑回归作为分类器的工作原理
  2. 学习sigmoid函数及其在预测中的作用
• 阅读/资源：
  • 《Python机器学习》逻辑回归章节
  • 代码示例：scikit-learn官方文档
• 教学方法：讲座、编程实践
• 评估：代码实现练习

第3周：数据预处理与特征工程

• 主题：数据清洗、编码与特征选择
• 学习目标：
  1. 学习如何处理缺失值和异常值
  2. 了解特征缩放和编码的重要性
• 阅读/资源：
  • 《实战Python数据分析》相关章节
  • Pandas教程：Pandas官方文档
• 教学方法：讲座、案例分析
• 评估：数据清洗作业

第4周：模型训练与评估

• 主题：模型拟合、交叉验证与性能度量
• 学习目标：
  1. 学会使用逻辑回归模型进行训练
  2. 理解模型选择和评估指标
• 阅读/资源：
  • 《Python机器学习》模型评估章节
  • scikit-learn模型评估工具：官方文档
• 教学方法：讲座、小组项目
• 评估：项目报告及模型评估

第5周：高级逻辑回归与应用

• 主题：正则化、特征重要性和实际应用示例
• 学习目标：
  1. 掌握L1和L2正则化的概念
  2. 实践在真实数据集上的逻辑回归应用
• 阅读/资源：
  • 《Python深度学习》逻辑回归部分
  • 示例项目：Kaggle竞赛数据
• 教学方法：讲座、项目演示
• 评估：实战项目提交与反馈

第6周：总结与复习

• 主题：课程回顾与未来展望
• 学习目标：
  1. 回顾课程内容并巩固关键概念
  2. 讨论未来进一步学习的方向
• 教学方法：讨论、复习练习
• 评估：期末小测验与反馈

通过本课程，学生将掌握逻辑回归的基本原理和实践应用，具备分析和解释数据的能力。课程设计注重理论与实践相结合，旨在培养学生的批判性思维和问题解决技巧。