《机器学习》教学大纲通常包括以下核心内容：
一、引言
机器学习的定义与重要性
机器学习的历史与发展
机器学习的应用领域
二、基础知识
数据预处理：包括数据清洗、数据转换、特征选择等
数学基础：线性代数、概率论与数理统计、优化算法等
编程基础：Python编程语言及其常用库（如NumPy、Pandas、Matplotlib等）
三、监督学习
回归问题：线性回归、多项式回归、岭回归等
分类问题：逻辑回归、决策树、支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯等
模型评估与优化：交叉验证、过拟合与欠拟合、正则化等
四、无监督学习
聚类分析：K-means、层次聚类等
降维与可视化：主成分分析（PCA）、t-SNE等
关联规则学习：Apriori算法等
五、强化学习
强化学习基本原理
马尔可夫决策过程
值迭代与策略迭代
深度强化学习
六、深度学习
神经网络基础知识
前馈神经网络与反向传播算法
卷积神经网络（CNN）
循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）
深度学习在图像识别、自然语言处理等领域的应用
七、实践项目
基于实际数据集的机器学习项目实践
机器学习竞赛案例分析
八、总结与
