机器学习（上）

课程编码：18087B125100M3040Z 英文名称：Machine Learning (1) 课时：32 学分：2.00 课程属性：专业课 主讲教师：田英杰

本课程是MBA人工智能班的选修课，课程为32学时，2学分。本课程让学生掌握机器学习基本理论，了解基本的机器学习问题以及解决问题的经典算法，并学习到把实际中的业务问题转化为机器学习问题解决的能力。在提升学生业务能力的同时，培育并践行社会主义核心价值观，培养实事求是的工作态度和严谨求真的科学精神，使学生具备良好的职业道德。

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第一章 总体介绍 2.0学时 田英杰
第1节 总体介绍
第二章 机器学习基础知识 2.0学时 田英杰
第1节 机器学习概念
第2节 机器学习应用与发展
第三章 机器学习问题种类 2.0学时 田英杰
第1节 按输出与输出空间分类
第2节 按标签与问题协议分类
第四章 分类问题 2.0学时 田英杰
第1节 两分类与多分类问题
第2节 特殊分类问题
第五章 支持向量机 6.0学时 田英杰
第1节 最大间隔法
第2节 最优化基础
第3节 线性可分SVM
第4节 线性SVM
第六章 统计学习理论 2.0学时 田英杰
第1节 结构风险最小化
第2节 损失函数
第七章 决策树 4.0学时 田英杰
第1节 决策树与ID3算法
第2节 决策树C4.5算法
第八章 集成学习 4.0学时 田英杰
第1节 随机森林
第2节 Adaboost
第九章 逻辑回归 4.0学时 田英杰
第1节 回归问题
第2节 一元线性回归
第3节 多元线性回归
第4节 logistics回归
第十章 人行案例分析 4.0学时 田英杰
第1节 征信基础知识
第2节 个人信用评分系统开发项目

田英杰，中国科学院大学经济与管理学院副院长，中国科学院大学经济与管理学院教授，中国科学院虚拟经济与数据科学研究中心主任，中国科学院虚拟经济与数据科学研究中心研究员，中国科学院大数据挖掘与知识管理重点实验室副主任。