Lecture 1: Overview

• 语言: 英语
• 格式: .pdf
• 来源: funglee.github.io

摘要

本文档介绍了山东大学机器学习概论课程的概况，课程涵盖从线性回归、正则化、支持向量机到PCA等多种机器学习算法和技术。课程共68小时，分为17周，每周4小时。评分机制包括实验（35%）、作业（15%）和期末考试（50%）。课程强调学生需要深入理解算法背后的数学理论，并通过实践加深理解。同时，课程要求学生熟悉相关术语并投入大量时间进行课后复习和实践。

AI总结

《Lecture 1: Overview》摘要如下：

### 课程概述
- **课程目标**：系统介绍机器学习的基础概念、技术、算法及相关领域，如线性回归、逻辑回归、SVM、K-means、神经网络等。
- **课程信息**：
- 总时长：68小时（每周4小时，共17周）。
- 评分方式：实验（35%）、作业（15%）、期末考试（50%）。
- 教材及资源：课程网站为https://funglee.github.io/ml/ml.html。
- 教学团队：任课老师为Feng Li，助教为Lina Wang和Fangzheng Duan。

### 机器学习概述
- **定义与意义**：机器学习是一种通过数据训练模型以实现预测或决策的技术，广泛应用于算法设计、无线网络、移动计算和物联网等领域。

### 机器学习分类
- 未具体展开，但为后续课程内容的基础。

### 基础概念
- 未具体展开，但为课程后续内容的重点。

### курс remarks
- **注意事项**：
- 课堂讲义是重要的学习资源，但需配合课后复习。
- 学生需熟悉相关术语，理解算法背后的数学理论。
- 理论与实践相结合，建议多加练习。

### 数学基础
- **要求**：包括微积分、概率统计、信息论和凸优化等知识。

### 总结
这节课为机器学习课程的开篇，介绍了课程内容、评分方式及学习要求，为后续深入学习奠定基础。