大学课程《Python程序设计》电子教案：第十二章 机器学习入门.docx

Python程序设计

周次第次课学时

章节名称

第12章机器学习入门

授课形式

■理论课■案例讨论课■实验课习题课其他

教学目的及要求

●理解机器学习的基本概念：了解机器学习的定义、分类和应用场景。

●掌握机器学习的主要类型：理解监督学习和无监督学习的区别和应用场景。

●熟悉数据表示与特征工程：掌握数据表示的基本方法，了解特征工程的重要性。

●掌握Python机器学习库的使用：熟练使用Scikit-learn库进行数据加载、模型训练、预测和评估。

●能够完成一个简单的机器学习项目：通过实际案例，能够独立完成一个简单的机器学习项目，包括数据加载、模型训练、预测和评估。

教学重点

●机器学习的基本概念：理解机器学习的定义、分类和应用场景。

●监督学习和无监督学习：掌握监督学习和无监督学习的区别和应用场景。

●数据表示与特征工程：掌握数据表示的基本方法，了解特征工程的重要性。

●Scikit-learn库的使用：熟练使用Scikit-learn库进行数据加载、模型训练、预测和评估。

教学难点

●监督学习和无监督学习的区别：深入理解监督学习和无监督学习的区别和应用场景。

●特征工程：掌握如何进行有效的特征工程，提高模型性能。

●模型评估：理解如何评估模型的性能，避免过拟合和欠拟合。

●实际项目应用：能够将所学知识综合应用，完成一个简单的机器学习项目。

教学内容

1.机器学习概述

机器学习的定义：机器学习是从数据中提取知识，属于统计学、人工智能和计算机科学交叉的研究领域。

机器学习的应用：机器学习方法已经应用到日常生活的方方面面，如推荐系统、图像识别、自然语言处理等。

机器学习的主要类型：

监督学习：通过成对的输入和预期输出进行学习，如分类和回归任务。

无监督学习：没有已知输出，从数据中提取知识，如聚类和降维任务。

2.监督学习

监督学习的定义：监督学习算法通过成对的输入和预期输出进行学习，找到一种方法根据给定输入得出预期输出结果。

常见的监督学习任务：

分类：预测类别标签，如垃圾邮件分类、手写数字识别等。

回归：预测连续值，如房价预测、股票价格预测等。

分类和回归的区别：分类任务的输出是离散的类别标签，回归任务的输出是连续值。

过拟合和欠拟合：

过拟合：模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现不佳。

欠拟合：模型在训练集上表现不佳，无法捕捉数据的全部特征。

3.无监督学习

无监督学习的定义：无监督学习算法中只有输入数据，需要从这些数据中提取知识，一般用于不包含任何标签信息的数据。

常见的无监督学习任务：

聚类：将数据根据其相似性划分成不同的组。

降维：将高维数据转换为低维数据，以便更好地理解和可视化。

聚类算法：

k-均值聚类：将数据划分为k个簇。

层次聚类：通过层次结构将数据划分为簇。

DBSCAN：基于密度的空间聚类算法。

降维算法：

PCA：主成分分析，将高维数据转换为低维数据

作业

使用Scikit-learn库加载MNIST数据集，构建一个K近邻分类器，预测手写数字。

实验内容

实践

案例研究

鸢尾花分类

案例概述：使用鸢尾花数据集，构建一个K近邻分类器，预测新鸢尾花的品种