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课程从模式识别与机器学习的发展背景和作用入手，系统讲授机器学习模型评估与选择、线性模型、决策树、人工神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与特征选择等基础知识和基本方法。结合新技术推动下机器学习的新需求与新特点，特别介绍了深度学习、压缩感知等新技术的概念、特点和方法。通过课程学习，学生不但能够全面了解机器学习的概念、原则和方法体系，还将锻炼融会贯通所学知识，解决实际模式识别与机器学习问题的基本技能。同时，理论与案例、在线与未来等的融汇教学，还将增强学生面向复杂问题和全新场景时的创新能力。
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