机器学习课程设计报告
一、引言
随着人工智能技术的快速发展，机器学习作为其核心领域之一，已经在金融、医
疗、教育、交通等多个行业中展现出广泛的应用前景。本次课程设计旨在通过对机
器学习基本理论、算法以及应用案例的学习与实践，使学生深入理解机器学习的基
本原理，掌握常用机器学习算法的实现和应用，为未来的学习和研究打下坚实基
础。
二、课程目标
1. 理解机器学习的基本概念、原理和发展历程。
2. 掌握常用的监督学习、无监督学习和强化学习算法。
3. 学会使用 Python 等编程语言实现机器学习算法，并能在实际问题中应用。
4. 培养学生的数据分析和问题解决能力，提高创新思维和实践能力。
三、课程内容与安排
1. 机器学习概述
o 机器学习的定义、分类和应用领域
o 机器学习的发展历程和趋势
2. 监督学习算法
o 线性回归和逻辑回归
o 决策树与随机森林
o 支持向量机（SVM）
o k 近邻算法（KNN）
3. 无监督学习算法
o 聚类分析（K-means、层次聚类等）
o 主成分分析（PCA）
o 关联规则挖掘（Apriori 算法）
4. 强化学习
o 强化学习的基本原理和模型
o Q-learning 和 SARSA 算法
5. 深度学习算法
o 神经网络基本原理和架构
o 卷积神经网络（CNN）
o 循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）
6. 机器学习实践
o 数据预处理和特征工程
o 机器学习模型评估与优化
o 机器学习应用案例研究（如图像识别、自然语言处理等）
