本站非官方網(wǎng)站，信息完全免費，僅供參考，不收取任何費用，具體請以官網(wǎng)公布為準！
062302   機器學(xué)習(xí)理論                                   32學(xué)時/2學(xué)分
英文譯名：Machine Learning Theory
適用領(lǐng)域：計算機科學(xué)與技術(shù)  軟件工程
任課教師：董紅斌
教學(xué)目的：機器學(xué)習(xí)是近20多年興起的一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。機器學(xué)習(xí)理論主要是設(shè)計和分析一些讓計算機可以自動“學(xué)習(xí)”的算法。機器學(xué)習(xí)算法是一類從數(shù)據(jù)中自動分析獲得規(guī)律，并利用規(guī)律對未知數(shù)據(jù)進行預(yù)測的算法。通過該課程的學(xué)習(xí)使學(xué)生了解機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的最新發(fā)展動向及現(xiàn)狀；掌握機器學(xué)習(xí)的新概念、新理論、新方法與技術(shù)及其應(yīng)用情況；能夠運用機器學(xué)習(xí)方法來解決實際問題；為進一步深入研究建立有關(guān)概念和方法的基礎(chǔ)。
預(yù)備知識或先修課程要求：計算智能、人工智能、模式識別
教學(xué)方式及學(xué)時分配：課堂授課16學(xué)時、課堂討論16學(xué)時
 

學(xué)時	教學(xué)內(nèi)容	教學(xué)方式
2	機器學(xué)習(xí)概論	授課
2	概念學(xué)習(xí)	授課
2	決策樹學(xué)習(xí)	授課
2	連接學(xué)習(xí)	授課
2	貝葉斯學(xué)習(xí)	授課
2	計算學(xué)習(xí)理論	課堂討論
2	基于實例的學(xué)習(xí)	授課
2	進化學(xué)習(xí)	授課
2	歸納學(xué)習(xí)	課堂討論
2	強化學(xué)習(xí)	課堂討論
2	集成學(xué)習(xí)	授課
10	機器學(xué)習(xí)的新理論	課堂討論

教學(xué)主要內(nèi)容及對學(xué)生的要求：本課程強調(diào)機器學(xué)習(xí)的理論原理的教學(xué)，注重從實例入手使學(xué)生理解機器學(xué)習(xí)的概念與原理，注重從機器學(xué)習(xí)的基本框架上理解不同機器學(xué)習(xí)方法之間的異同點。
內(nèi)容摘要：近年來機器學(xué)習(xí)理論在諸多應(yīng)用領(lǐng)域得到成功的應(yīng)用與發(fā)展，已成為計算機科學(xué)和人工智能學(xué)科的重要基礎(chǔ)及熱點之一。采用機器學(xué)習(xí)方法的計算機程序被成功用于各個應(yīng)用領(lǐng)域。本課程突出強調(diào)機器學(xué)習(xí)的理論原理的教學(xué)，注重從實例入手使學(xué)生理解機器學(xué)習(xí)的概念與原理，注重從機器學(xué)習(xí)的基本框架上理解不同機器學(xué)習(xí)方法之間的異同點。主要教學(xué)內(nèi)容包括概念學(xué)習(xí)、決策樹學(xué)習(xí)、連接學(xué)習(xí)、計算學(xué)習(xí)理論、貝葉斯學(xué)習(xí)、基于實例的學(xué)習(xí)、進化學(xué)習(xí)、歸納學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)和集成學(xué)習(xí)等。最終考核以大作業(yè)方式來進行。考核題目可以從推薦的選題中選擇，或與自己將來的研究內(nèi)容相結(jié)合，或根據(jù)其它興趣選擇。所完成的作業(yè)目應(yīng)是關(guān)于機器學(xué)習(xí)算法的實現(xiàn)及其在某個特定領(lǐng)域中的應(yīng)用。
考核方式：采用課程論文的方式進行考核，百分制。
主要參考書目：
[1] Tom M. Mitchell著，曾華軍等譯，《機器學(xué)習(xí)》，機械工業(yè)出版社，2003年
[2]張汝波 《強化學(xué)習(xí)理論及應(yīng)用》哈爾濱工程大學(xué)出版社，2001年
[3]董紅斌、賀志, 《協(xié)同演化算法及其在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用》, 中國水利水電出版社，2008年7月.
 
學(xué)習(xí)文檔  http://xjuit.com/wenku/