本课程是机器学习的入门本科课程。课程将简要介绍回归、分类、混合模型、神经网络、深度学习、集成方法和强化学习等主题。此外，本课程将重点介绍在实践中已被证明具有价值和成功的机器学习方法。本课程将对比各种方法，旨在解释每种方法最适合的情况。我们还将讨论任何机器学习方法所面临的基本问题。

拥有理工科背景的本科生或优秀高中生

修读数据科学、电子电气工程等专业，以及未来希望在相关领域从业的学生

具备编程语言背景、熟练使用Python的学生优先

建议提前掌握微积分、矩阵代数（矢量计算）等专业知识

To uzenderstand the fundamental concepts of machine learning（了解机器学习的基本概念）

Implement simple machine learning algorithms（实现简单的机器学习算法）

To understand the strengths and weaknesses of different machine learning methods（理解不同机器学习方法的优势和劣势）

To be able to apply machine learning techniques to real-world problems（能够将机器学习技术应用于实际问题）