2024python机器学习

系统性：系统梳理“机器学习”的知识体系，教学内容从经典模型到概率模型，再到神经网络与深度学习模型；从数据分析与预处理到模型假设、训练与评价，再到编程实践；从问题背景及其分析，到模型原理与创新思想，再到模型形式化、算法设计与推导；系统凝练共性、关键、主流知识点，最终形成有效的课程教学体系。精心设计教学大纲，内容兼顾理论与实践，章节间既强调连续性又兼顾独立性。内容编排从易到难、循序渐进，降低学生的学习难度，让学习曲线更加平滑。

主动性：践行“建构主义”理论，即：学习是学习者基于原有知识生成、建构新知识的过程。本课程面向计算机大类本科生（大三或大四）开展教学，对微积分、线性代数、概率论与数理统计、最优化方法、程序设计等前导课程中与机器学习相关的知识点进行针对性凝练、巩固和补充，让学生迅速衔接已有知识并迁移至机器学习课堂。教学实践表明，基于原有知识生成、建构新知识能有效增强学习信心，大幅提升本科生的课堂主动性。

实用性：课程教学兼顾线上资源与线下课堂相结合。线上慕课提供教学视频、在线测验、讨论答疑、期末考试等完整教学过程。线下课堂授课教师可结合教材对重要或疑难知识点展开讨论，在此基础上进行Python编程实践，这样可以让书本知识落地，增强课程实用性。