在当今信息爆炸的时代，数据已成为企业决策的重要依据，而数据挖掘与机器学习正是从海量数据中提取有价值信息的利器，本课程旨在通过理论与实践相结合的方式，让学生掌握数据挖掘与机器学习的基本原理、方法和工具,并能将其应用于实际问题解决。
本课程分为理论篇和实践篇两部分，理论篇主要介绍数据挖掘与机器学习的基础知识，包括数据的预处理、特征选择与提取、模型构建等；实践篇则侧重于实际操作，使用Python编程语言和常用的数据分析库（如pandas、numpy、scikit-learn等）进行项目实战。
- 数据预处理：了解如何清洗、整理原始数据,为后续分析做准备。
- 特征工程：探讨如何选取合适的特征来提高模型的性能。
- 模型评估：学习如何评价不同模型的优劣,并进行参数调优。
- 实际案例：通过具体的案例分析,展示数据挖掘与机器学习的全过程。
- 项目实践：组织学生分组完成一个小型的数据挖掘或机器学习项目,培养团队协作能力和解决问题的能力。
教学方法
- 理论讲解：由经验丰富的教师详细阐述相关概念和技术细节。
- 互动讨论：鼓励学生提问和交流,共同解决问题。
- 上机实验：每节课后布置适量的上机作业,巩固所学知识。
- 项目驱动：以真实项目为导向,激发学生的学习兴趣和动力。
考核方式
- 平时成绩：包括课堂表现、作业完成情况等。
- 期末考试：考察学生对基本概念的掌握程度以及运用能力。
- 项目报告：要求每组提交一份完整的项目报告，内容包括问题描述、方法选择、结果分析和结论建议等。
预期目标
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经过本课程的学习,学生应能够：
- 掌握数据挖掘与机器学习的基本理论和关键技术；
- 具备独立思考和解决问题的能力；
- 能够熟练使用Python编程语言进行数据处理和分析；
- 了解当前大数据技术的发展趋势和应用前景。
教学资源
为了更好地支持教学工作,我们将提供以下教学资源：
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- 电子教案：包含所有章节的教学内容和PPT课件。
- 上机指导书：详细介绍各章的上机实验步骤和相关代码示例。
- 参考书籍：《数据挖掘原理与应用》、《Python编程基础》等。
- 在线教程：提供一些实用的视频教程和学习资料供学生自学参考。
随着科技的不断进步和社会需求的日益增长，数据挖掘与机器学习将在更多领域发挥重要作用，希望通过本课程的学习，学生们能成为未来数据时代的中坚力量,为社会的发展贡献自己的智慧和力量！
标签： #数据挖掘与机器学习课程
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