形式科学：计算机科学 - 数据科学 - 机器学习课程大纲

第1周：课程介绍与预备知识

• 主题: 课程概览与计算机科学基础
• 学习目标:
  • 熟悉机器学习的基本概念和应用领域
  • 了解Python编程语言及其在数据科学中的角色
• 阅读资源:
  • "Python for Data Science Handbook" by Jake VanderPlas
• 活动:
  • 安装并配置Python环境
  • 初步编程练习

第2周：数据预处理与探索

• 主题: 数据收集、清洗与可视化
• 学习目标:
  • 学习Pandas库的使用
  • 掌握数据清洗和特征工程的基本技巧
• 阅读资源:
  • "Data Wrangling with Pandas" by Wes McKinney
• 活动:
  • 数据集探索项目

第3周：统计学习基础

• 主题: 线性回归和逻辑回归
• 学习目标:
  • 理解监督学习的基本原理
  • 实现简单模型的训练和预测
• 阅读资源:
  • "An Introduction to Statistical Learning" by Gareth James et al.
• 活动:
  • 编写线性回归代码并进行模型评估

第4周：决策树与随机森林

• 主题: 分类算法与集成学习
• 学习目标:
  • 学习决策树和随机森林的原理
  • 应用到实际问题中
• 阅读资源:
  • "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow" by Aurélien Géron
• 活动:
  • 实现决策树和随机森林模型

第5周：深度学习入门

• 主题: 深度神经网络基础
• 学习目标:
  • 了解神经网络架构
  • 使用TensorFlow或Keras构建简单模型
• 阅读资源:
  • "Deep Learning" by Ian Goodfellow et al.
• 活动:
  • 卷积神经网络（CNN）实践项目

第6周：强化学习与实践

• 主题: 强化学习基础与应用
• 学习目标:
  • 理解强化学习的基本概念
  • 解决简单的强化学习问题
• 阅读资源:
  • "Reinforcement Learning: An Introduction" by Richard S. Sutton and Andrew G. Barto
• 活动:
  • 创建简单的强化学习环境

第7周：项目设计与展示

• 主题: 自定义机器学习项目
• 学习目标:
  • 结合所学知识，设计并实现一个机器学习项目
  • 演示项目成果
• 活动:
  • 项目开发与团队协作

评估方法：

• 作业：每周编程作业，检查理论理解和实践能力
• 小测验：定期在线测试，巩固知识点
• 项目：最终项目报告及演示，评估综合运用能力
• 讨论：课堂讨论，评估批判性思维和团队合作

本课程旨在通过实践与理论相结合的方式，帮助学生逐步掌握机器学习的核心概念和技术，为未来在数据科学领域发展打下坚实基础。