本课程介绍Python计算生态中广受欢迎的机器学习算法及其具体实现方法。这些算法在工程、信息、管理、经济等学科领域具有极其广泛的应用潜力，被全世界各大科研院所和国际知名公司广泛采用。

   基础内容包括：

 （1）Python语法概要。

 （2）Python数据处理。

 （3）机器学习概念。

 （4）通过丰富的实际案例，掌握机器学习的基本问题，如分类、聚类、回归、神经网络、深度学习等经典算法。

 （5）使用Python实现算法，及常见机器学习库（如Numpy、Pandas、SKlearn、OpenCV、Tensorflow等的使用。学会应用机器学习算法来解决实际遇到的问题。

 提高内容包括：

（1）机器学习背后的算法原理

（2）了解机器学习算法的优化途径

（3）分析实例问题，解决实际问题，对比解决方案

本课程的理念是使学习者理解和运用计算过程，培养创新思维，重点培养学习者运用良好的开发工具和丰富的学习资源、快速分析和解决问题的能力。

教材：《Python机器学习 - 原理、算法及案例实战（微课视频版） 》,刘艳，清华大学出版社

参考书：《模式识别与机器学习》，孙仕亮，赵静，清华大学出版社