机器学习与人工智能教学大纲
本课程主要介绍监督学习和无监督学习，以及机器学习在人工智能中的应用。涵盖机器学习的基本概念和算法，帮助学习者了解和掌握人工智能在自然语言理解和视觉分析等方面的技术。
课程概述
本课程主要讲授机器学习和人工智能的基本概念、方法和应用。主要包括以下内容：
1.机器学习概念和常用方法分类
2.损失函数、优化方法
3.机器学习基本算法，包括决策树、K近邻、支持向量机、线性回归、逻辑回归、感知器、深度学习、KMeans、EM算法
4.机器学习合奏学习算法，包括Boosting、AdaBoost、GDB等
5.机器学习理论和实验准则，模型复杂度和方差均衡策略，交叉验证方法
课程大纲
01
机器学习简介
课时
1.1机器学习简介
1.2 人工智能
1.3 学习的类型
1.4 R语言简介
1.5 机器学习的类型
02
机器学习的评估方法
课时
2.1 监督学习的评价
2.2 不均衡数据预测的评估方法
03
回归分析
课时
3.1线性回归
3.2多项式回归
3.3 样条回归
3.4 局部回归
3.5 广义加性模型
04
回归方法
课时
4.1逻辑斯蒂回归
4.2判别分类
4.3 K最近邻分类
4.4 回归树
4.5 分类树
4.6 Bagging分类
4.7 随机森林
4.8 AdaBoost
05
支持向量机
课时
5.1 支持向量机1
5.2 支持向量机2
06
决策树
课时
6.1 数据的表示
正则化的回归分析
6.2 决策树
6.3 过拟合
6.4 决策树模型实例演示
07
合奏学习
课时
7.1 合奏学习原理
7.2 装袋算法
7.3 Boosting的基本原理
7.4 Boosting算法
7.5 Boosting算法的应用
7.6 R语言训练合奏学习模型
08
正则化方法
课时
8.1 正则化方法原理
8.2 正则化方法
09
人工神经网络
课时
9.1 神经网络简介与神经元
9.2 感知器
9.3 神经网络模型
9.4 激活函数和代价函数
9.5 梯度下降法和反向传播算法
10
深度学习
课时
10.1 深度神经网络
10.2 卷积神经网络
11
聚类分析
课时
11.1 无监督学习原理
11.2 K均值聚类算法
11.3 K均值算法的问题
11.4 基于混合模型的聚类
11.5 EM算法理论
11.6 用R语言做聚类分析

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