机器学习基础及应用

1、课题使用支持向量机实现图像识别课时2课时,90min,教学目标知识技能目标,1,掌握线性可分数据的支持向量机分类原理,2,掌握线性不可分数据的支持向量机分类原理,3,了解支持向量机的回归原理,4,掌握支持向量机的Sklearn实现方法,5。

2、课题聚类,二,课时课时,教学目标知识技能目标,掌握层次聚类算法的基本原理及凝聚层次聚类算法的实现方法,掌握聚类算法的基本原理及其实现方法,能够使用凝聚层次聚类算法和聚类算法训练模型,能够编写程序,寻找聚类模型参数的最优值素质目标,强化数据安。

3、课题使用逻辑回归进行分类课时2课时,90min,教学目标知识技能目标,1,了解回归与分类的区别,2,掌握逻辑回归的基本原理,3,掌握逻辑回归算法的Skleam实现方法,4,能够编写程序,训练逻辑回归模型并实现预测,5,能够对训练完成的逻辑回。

4、电工电子技术基础与应用教案课时分配表章序课程内容课时备注1搭建机器学习开发环境42训练线性回归预测模型43使用逻辑回归进行分类24使用k近邻算法实现分类与回归25使用朴素贝叶斯算法训练分类器26使用决策树算法实现分类与回归27使用支持向量机。

5、机器学习研究进展,连接机器学习符号机器学习遗传机器学习分析机器学习,机器学习研究的变迁,展望,展望,统计机器学习集成机器学习符号机器学习增强机器学习,流形机器学习半监督机器学习多实例机器学习机器学习数据流机器学习,应用驱动的机器学习研究,目。

6、课题使用决策树算法实现分类与回归课时2课时,90min,教学目标知识技能目标,1,掌握决策树算法用于分类任务的基本原理,2,掌握决策树算法用于回归任务的基本原理,3,掌握ID3算法,C4,5算法和CART算法的基本原理,4,掌握决策树算法的。

7、人工智能第五章,史忠植中国科学院计算技术研究所,机器学习,史忠植人工智能,机器学习,内容提要,机器学习概述,归纳学习,类比学习,统计学习,强化学习,进化计算,群体智能,知识发现,小结,机器学习概述,什么是机器学习,学习是使系统在不断重复的工。

8、一文读懂机器学习,汇报人：,主要内容,Main Contents,1,2,3,机器学习概述,机器学习的方法,4,机器学习的应用,未来发展前景,机器学习概述,机器学习的定义,机器学习概述,机器学习的方法,机器学习的应用,未来发展前景,1,机器。

9、课题使用朴素贝叶斯算法训练分类器课时2课时,90min,教学目标知识技能目标,1,掌握先验概率与后验概率的计算方法,2,理解朴素贝叶斯算法的原理与流程,3,了解朴素贝叶斯算法的常见问题及解决方法,4,掌握朴素贝叶斯算法的Skleam实现方法。

10、1,机器学习研究进展,连接机器学习符号机器学习遗传机器学习分析机器学习,机器学习研究的变迁,Carbonell,1989,展望,Dietterich,1997,展望,统计机器学习集成机器学习符号机器学习增强机器学习,流形机器学习半监督机器学。

11、课题使用人工神经网络实现图像识别,一,课时2课时,90min,教学目标知识技能目标,1,了解人工神经元模型的来源,2,掌握M,P神经元模型的基本结构,3,掌握感知机模型,多层感知机模型,全连接神经网络的结构,4,掌握神经网络中常用激活函数的。

12、课题使用k近邻算法实现分类与回归课时2课时,90min,教学目标知识技能目标,1,掌握k近邻算法解决分类问题的基本原理,2,掌握k近邻算法解决回归问题的基本原理,3,了解k近邻算法的常见问题及解决方法,4,掌握k近邻算法的Skleam实现方。

13、大数据机器学习系统研究进展一,概述随着信息技术的飞速发展,大数据已成为现代社会不可或缺的重要资源,大数据的复杂性和多样性为机器学习提供了广阔的应用场景和丰富的数据基础,大数据机器学习系统作为连接大数据和机器学习的桥梁,正逐渐展现出其强大的潜。

14、2023817,谭营,机器学习研究及最新进展,1,机器学习研究及最新进展,谭营教授北京大学智能科学系视觉与听觉信息处理国家重点实验室,2023817,谭营,机器学习研究及最新进展,2,目录,机器学习的定义和任务机器学习的发展历史机器学习的主。

15、机器学习基础,引言,什么是机器学习,让机器,学习,的技术指令工作数据工作例子,约会机器学习方法,利用已有的数据,经验,得出了某种模型,迟到的规律,并利用此模型预测未来,是否迟到,引言,机器学习的定义,例子,房价,房价面积ab关键概念,训练模。

16、课题搭建机器学习开发环境,二,课时2课时,90min,教学目标知识技能目标,1,掌握机器学习项目的实施流程,2,掌握机器学习项目中数据导入,数据探索与数据可视化的处理方法,3,掌握逻辑回归,k近邻,高斯朴素贝叶斯,决策树,支持向量机,随机森。

17、课题构建集成学习模型课时课时,教学目标知识技能目标,掌握集成学习的基本原理,结合策略与类型,掌握算法的基本原理及其实现方法,掌握随机森林算法的基本原理及其实现方法,掌握算法的基本原理及其实现方法,能够使用随机森林算法训练模型,能够编写程序。

18、课题聚类,一,课时2课时,90min,教学目标知识技能目标,1,掌握聚类的概念及距离的度量方法,了解聚类的类型,2,掌握k均值聚类算法的基本原理及其Skleam实现方法,3,能够使用k均值聚类算法训练模型,4,能够编写程序,寻找k均值聚类模。

19、课题训练线性回归预测模型,二,课时2课时,90min,教学目标知识技能目标,1,掌握岭回归与套索回归的基本原理与参数调节方法,2,能够编写程序,训练线性回归模型并实现预测素质目标,了解时代新科技,激发学习兴趣和创新思维,增强民族自信心学习基。