澳洲机器学习导论ETC5250Introduction to Machine Learning课程介绍

机器学习导论

ETC5250

Introduction to Machine Learning

学习目标

课程内容：

商业分析包括使用统计图表、模型和算法来发现大量商业数据中隐藏的信息。机器学习导论课程将涵盖最广泛使用的预测和分类模型。课程将通过使用合适的软件环境来发展学生将技术应用于不同问题的实用技能，包括做可重复的分析。

课程涵盖的关键主题有：使用主成分分析等方法进行降维，使用线性模型、判别分析、决策树和森林等方法进行监督学习，支持向量机、神经网络和k均值聚类等非监督方法。同时还将讨论数值优化丰富、蒙特卡罗模拟和重采样方法，包括自举、交叉验证和bagging。建模将包括非线性关系和非参数方法。

学习成果：

成功完成课程后，学生应该能够：

1、为聚类、预测或分类选择和开发适当的模型；

2、从各种统计模型中进行估计和模拟；

3、使用重采样方法测量预测或分类的不确定性；

4、运用商业分析工具，在金融、营销、经济和相关领域提出创新的解决方案；

5、在现代软件环境中管理非常大的数据集；

6、清晰有效地解释和诠释所进行的分析。

课程评估：学期内评估40%+考试60%。

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