课程核心模块解析
本机器学习课程采用分层递进式教学架构，从基础算法原理延伸到产业级应用开发。阶段重点解析监督学习中的经典回归模型与分类器实现，通过特征工程实战掌握数据预处理技巧。
核心教学模块：
- 决策树与随机森林的工业级应用场景
- 卷积神经网络在图像识别中的参数调优
- 自然语言处理中的词向量建模实践
教学体系构成
| 模块类型 | 课时配置 | 教学形式 |
|---|---|---|
| 理论精讲 | 10课时 | 直播+录播回看 |
| 实战演练 | 12课时 | Jupyter Notebook在线编程 |
个性化学习支持
课程采用双导师协同机制，主导师负责算法原理剖析，助教团队提供代码调试支持。每周设置固定答疑时段，针对梯度下降优化、过拟合处理等常见问题提供专项解决方案。
教学特色：
- 真实数据集实战演练
- 模型部署云端实践
- 学术论文写作规范指导
- Git版本控制专项训练
能力提升路径
课程设置阶段性能力评估体系，从基础编程能力测试到完整项目交付，逐步培养以下核心能力：
- 数据清洗与特征工程实施能力
- 超参数调优与模型评估技巧
- 科研论文选题与实验设计能力
