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文档简介

《机器学习》实训教学大纲学 时：12学 分：-适用专业：数据科学与大数据技术项目一：朴素贝叶斯分类器一、目的和要求：掌握朴素贝叶斯分类器的原理与应用。二、主要内容：掌握朴素贝叶斯机率模型的概念。NaiveBayesClassifier应用Bayesrule三、教学方式和时间安排：教师辅导，学生上机完成实验；2学时。四、场所安排：校内基础实验楼206。五、考核方式：提交报告与程序。六、成绩评定：提交实验报告并结合上机考试，百分制。项目二：决策树算法一、目的和要求：理解决策树算法的理论，掌握决策树算法的应用。二、主要内容：ID3C4.5三、教学方式和时间安排：教师辅导，学生上机完成实验；2学时。四、场所安排：校内基础实验楼206。五、考核方式：提交报告与程序。六、成绩评定：提交实验报告并结合上机考试，百分制。项目三：分类与回归树算法一、目的和要求：掌握分类与回归树算法的原理与应用。二、主要内容：掌握产生二元树的技术。熟悉每一个节点上都是采用二分法，一次只能够有两个子节点。Gini三、教学方式和时间安排：教师辅导，学生上机完成实验；2学时。四、场所安排：校内基础实验楼206。五、考核方式：提交报告与程序。六、成绩评定：提交实验报告并结合上机考试，百分制。项目四：支持向量机一、目的和要求：理解支持向量机的理论，掌握支持向量机的应用。二、主要内容：Hard-MarginSVMSoft-MarginSVM掌握核方法。三、教学方式和时间安排：教师辅导，学生上机完成实验；2学时。四、场所安排：校内基础实验楼206。五、考核方式：提交报告与程序。六、成绩评定：提交实验报告并结合上机考试，百分制。项目五：最近邻居分类法一、目的和要求：掌握最近邻居分类法的原理与应用。二、主要内容：掌握用最近邻居法判断两笔资料的差异。掌握向量空间模型来进行分类。K-最近邻居法。三、教学方式和时间安排：教师辅导，学生上机完成实验；2学时。四、场所安排：校内基础实验楼206。五、考核方式：提交报告与程序。六、成绩评定：提交实验报告并结合上机考试，百分制。项目六：类神经网路PAGEPAGE20一、目的和要求：理解倒传递网路的理论，掌握倒传递网路的应用。二、主要内容：熟悉基本的前馈式类神经网路。了解倒传递类神网路架构。了解倒传递网路从范例中学习，以调整网路连结加权值的过程。了解前递式运算与的倒传递式运算的过程。三、教学方式和时间安排：教师辅导，学生上机完成实验；2学时。四、场所

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