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XX学院教案教研室：XX课程名称：XX授课班级：XX授课教师：XX学年学期：XX《XX》课程基本信息课程代码授课学期授课专业授课人数课程类型学时学分授课方式考核方式成绩构成授课教室使用教材参考网站备注《XX》课程教学进度安排周次授课内容及内容摘要备注1机器学习概述：基本原理、关键术语、数学本质、应用与发展趋势。2Python编程：数据类型、控制结构、函数、面向对象、输入与输出等。3绘图库与科学计算库：Matplotlib、Numpy。4数学基础:向量、矩阵、导数、常用距离等。5特征工程：特征提取与选择。6线性回归：基本原理、数学模型构建与求解。7Logitic回归：基本原理、数学模型构建与求解。8朴素贝叶斯：基本原理、数学模型构建与求解。9K近邻：基本原理、数学模型构建与求解。10决策树：基本原理、数学模型构建与求解。11支持向量机：基本原理与数学模型构建。12K均值聚类：基本原理、数学模型构建与求解。13神经网络：基本原理、数学模型构建与求解。14混合高斯模型：基本原理、数学模型构建与求解。15深度学习：PyTroch框架与常用模型。16深度学习：常用模型的应用。17集成学习：基

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