机器学习理论与方法

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机器学习是一门多学科交叉课程，涵盖概率论，统计学，信息论和复杂算法等相关领域知识，使用计算机作为工具并致力于使得计算机器具备人工智能。现有的机器学习课程一般开设在计算机相关专业，但是人工智能和机器学习等数据分析技术在生命科学、医学领域及神经科学等领域具有广泛的应用，故生物医学领域对于人工智能和机器学习技术具有迫切的需求。本课程响应国家大力发展 "人工智能+" 及 “医工结合” 的政策，依托于同济大学生命科学与技术学院生物信息学本科专业相关的课程设置，进行了系统的课程建设。该课程面向生命科学和医学相关专业的本科生，一般在本科大三阶段进行讲授，目前共设30个学时，分15次讲授。课程重点进行机器学习基本算法和模型的讲解，并精选一批文献阅读材料和网课供学生进行课外学习和知识拓展，其目的是进一步帮助学生理解其在生命科学和生物医学领域的应用。该课程一般要求本科生具备最基本的概率统计知识和基本的编程技能（Python, Perl, Matlab, R等）。课程配套的github网上资料平台：https://github.com/Machine-Learning-Class/Machine-learning/blob/master/README.md