《机器学习与Python实践》教学大纲.docx

机器学习与PythOn实践教学大纲适用楚困：202X版本科人才培养方案课程代码：22140142课程性质：专业必修课学分：15学分学时：24学肘（实验24学时）先修课程：C程序设计B、机器视觉及图像处理等后续课程：毕业实习、毕业设计适用专业：机器人工程专业开课单位：智能工程学院一、课程说明d机器学习与PymOn实践3是机器人J1.程专业必修的一门专业必修课,本课程是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法更杂度理论等多门学科.本课程主要结合PWhOn这一面向对象的脚本谱音,实现机器学习的分类、聚类、回打、支持向量机、神经网络、深度学习等学习律法，机器学习与PyIhOn实践实脸是一门实5佥课程，为学生以后从事技术工作打下必要的域础。本课程的教学旨在培养学生嫁合运用所学知识、解决实际问题的能力，注35培养学生独立思考和动手能力，二、课程目标通过本课程的学习,使学生达到如下目标：邨程目标1：掌握机器学习理论及分类、聚类、回归、支持向量机、神经网络等学习算法。能够运用机器学习笄法，根据具体工程问题，建立合适的机器人学习模蟹对问IS进行分类和预测。课程目标2：使学生在全面了解PyIhOn面向对象软件编程思想，逐步培养学生应用计驾机解决和处理实际何时的思维方法与基本能力，能够较正确而熟练地使用Pyihon进行程序的设计：能将识读和娟写较复杂程度的程序掌握使用Python第三方库进行PythOn常规项目的开发,实现在机器人系统中机潺学习的完荚解决方案.课程目标3：培养具有良好的工程素养和严谨的工匠精神,针对特定需求，培养学生将现行的方法转换成自己的工具解决机器人实际工程实践的专业素养、知识与技能，能弊淙合运用机器学习算法,编写机涔人程序，能盛利用模型评侪的度求方法通进和调整机器人模型，从而对新数据诳行准确预测.课程目标%培养学生严谨踏实、实事求是的科学态度和科学作风，具备较强的动手能力、分析解决何时能力及创新能力,树立全面质fit管理意以及团队合作精神.为后块的机器人工程专业职业能力培养打卜扎实基础，三、课程目标与毕业要求£机器学习与PyIhCn实践课程教学目标对机器人工程专业毕业要求的支撵见表I.表1课程教学目标与毕业要求关系毕业要求指标点课程目标支撑1.工程知板1.3掌握信号处理、控制理论、机器人工程等专业理论知识，用于解决分析机器人工程领域的爱杂工程问遨。课程目标1：塔握机潺学习理论及分类、聚类、I可归、支持向量机、神经网络等学习算法.能够运用机器学习算法，根据具体工程何趣，建立合适的机器人学习模型对向虺进行分类和预测.M2问分析2.2应用数学、物理等方法和专业知识.能够时机器人工程领域笈杂工程问SS进行建模，课程目标2：使学生在全面了解Python面向对象软件编程思想，逐步培笄学生应用计算机解决和处理实际问题的思维方法与基本能力，能弊较正确而熟练地使用Python进行程序的设计：能蜂识读和编写较复杂程度的程序,掌押使用Python第三方阵进行Python常规项目的开发,实现在机零人系统中机零学习的完美解决方案.M4.研究1.2能律对机罂人工程的复杂部件或控制装置进行合理描述、建模设计。课程目标3：培养具有良好的工程素养和严诵的工匠精神，针对特定需求，培养学生将现有的方法转换成自己的工具解决机器人实际工程实践的专业素养、知识与技能，住筋综合运用机器学习算法，端号机器人程序，能终利用模型评估的度量方法改进和调整机器人模型，从而对新数据进行准确预测，课程目标培养学生严谨踏实、实事求是的科学态度和科学作凤，具备较强的动手能力、分析解决问题能力及创新能力，树立全面质里管理意识，以及团队合作精神,为后埃的机零人工程专业职业能力培养打下扎实基础.H注：表中-H<MXM（中）表示课程与相关毕业要求的关联度.四、教学内容,基本要求与学时分配实验部分的教学内容、基本要求与学时分配见表2。表2实或项目、实殴内容与学时实设项目实殴内容和要求实舱学时对应的课程目标1.Python语法基础实验内容；安奘编程环境Python及sk1.earn»NUrr1.)y、Pandas、TensorF1.ow等工具包：Py1.hOn语法基础练习.实IftjI求I粘练安装机器学习编程环境能铭?提PythOn基础喑法.21、22.Python描句结构实验内容IIf谙句Whi1.e谱句forift句,以及三种退出命令的用法.实验要求：熟练使用条件结构和裾环结构并解决实际问题.21、23.Python复合数据类型实舱内容：狂令数据类型创建及使川,实验要求，熟练创建发合数据类鞭对象：能修对元素进行增捌改.21、2,3-1.Python函数定义及倜用实依内容I函数自定义及调用,不同类里形参使用方法,返回Gi的处理.实验襄求：掌握函数定义及调用方法：理斛形参与实多；掌握返回值的处理方法。2k2、35.Python面向对象程序设计实验内容：定义类与创建对象实验要求：了解什么是面向对象；掌握如何定义和使H1.类；掌握如何创建类的属性：掌握继承的基本谱法：掌握方法重写。21,2、3、46.图形化界而开发实验内容I编程实现图形化界面开发。实验要求，掌握图形化界面设计开发方法.21、2、3、47.IOgiStiC回归算法Python实现及应用实3内热编程实现1.ogistic回归算法：使用梯度下降方式实现1.ogistic回归分羯实3要求I然悉IOKiS1.ic回归模里：能利用1.ogistic回妇模型分类：理解梯度F降算法，并将其用于1.ogistic回归分类。21、2、3、48.K近邻算法Python实现及应用实验内容：编程实现K近邻法算法：分析欠拟合、过拟合与泛化能力及评估方法。实险要求，理解欠拟合、过拟合与泛化能力：理解泛化能力评估方法理解过拟合抑到的原理，掌握常用抑弱方法；理解并攀K近邻法.21.2.3.49.决策树算法Python实现及应用实验内容：编程构造决裁树模型：实现决策树分类算法.实验要求，熟练掌握决策树的构造算法：21,2、3、4悭帔理解并编程实现决策树的构造并能应用于分类问题。10.k均值算法Python实现及应用实验内容：编程实现K均值算法：利用K均值算法实现图像分割，实”要求t加深对正赛督学习的理解和认识：能理解并编程实现K均值算法：能修利用K均值算法完成图像分割-21、2、3、4U.PBSCAN算法Python实现及应用实验内容，DBSCAN克法及应用领域、参数的确定、派生算法OPTICS、程间距离度最、AGNES算法，实验要求，理解密度聚类DBSCAN办法和OPTICS算法,掌旌其应用方法,理解层次聚类AGWiS算法,掌握其应用方法.21,2、3、412.基于神经网络识别手写数字实“内部利用Python和Tensorf1.or进行数据集手写数字识别实要求C掌握TenSOrnOU搭建神经网络方法；能够利用PyIhon和Terisorf1.ow进行数据集手写数字识别.21、2、3、424五、教学方法及手段本课程教学以实验主,采用演示、启发式、讨论式教学等.教师引导,学生为主,结合学习通、我课、雨课堂资源，配合多媒体课件等共同课完成实睑教学内容。采用E-mai1.、QQ、修信等交流工具，加强和学生之间的交流和沟通，六、课程资源1 .推荐教材：（1）一羽含.Python机器学习（M.北京，机械工业出版社.2021.3.2 .参考书,（1）周志华.机IS学习（M1.北京：清华大学出板社.2018.11.（2）负勉,机器学习与PythOn实践MJ.北京:人民邮电出版社.2021.（3>窗明.机器学习与应用M.北京：机械工业出版社.2019.1.（4）王衡军.机器学习与深度学习M.北京:清华大学出版社.2022.7.（5）叶维忠.Python编程从入门到精通M.北京,人民由口电出版社,2019.2.（6）埃里克马瑟斯美.Py1.hon编程从入门到实践M）.北京：人民邮电出版社，2016年07.（7>Wes1.eyChun美,孙波翔李就（洋.Python核心编程M.北京:人民邮电出版社,2018.12.3 .期刊：(1)薛建波;谭凌岚:罗佳基于PythQn混合编限电子测试2018年12期.(2>JohannesSossenheimenASensorReducedMachine1.earningAPPfOaChforCondition-basedEnergyMonitoringforMachine1.s.Proccdia2O19.P57O-575.(3)Harprcc1.Singh.AMachine1.earningapproachtodetectf1.uid1.eakagefromreservoirusingon1.yinjectionratesandbo1.tomho1.epressures.Journa1.ofNatura1.GasScienceandEngineering.2OI9.(4)GunasekaranManogaran.Machine1.earninga1.gori1.hnstowardsmergingofmobi1.eedgecomputingandInternetofThings.ComputcrNctworks.2()1.9.4.网络资源：(I>hnps:/(2) httpzzb.zhzuobiao.vip.,scm',Python.'Python1.(3) hupsr.'7www.Pyihon.org/.(4) ht1.ps:WWW.Pyihon1.ab.COn1.A七、课程考核对课程目标的支掾本课程成缄由第个实骆报告成绩的平均分评定，好份实验报告成绩由过程性考核成缄构成,分为实验故习、操作过程、结果分析三个阶段，具体考核/评价细则及对课程目标的支掠关系见表4.表4课程考犊对课程目标的支撑考核环占比考核/坪价细剜课程目标S1234过程性考核实验侦习30（1）根据课堂出勤情况和实物预习情况进行考核.（2在报告模板中，将分数段分为四级，依据完成程度不同在不同阶段打勾，批报告时给定总分.101064操作过程40（1）对每位学生的课堂表现、实脸操作情况、小组协作情况进行评定.（2）对每位学生的实验操作结果和数据记录情况进行评定。（3根据评定结果，在操作成绩栏对应的四等级处打勾.批报告时给定总分.10101010结果分析30（1）根据每位学生针对实做结果的总结、分析及问题回答情况进行评定.2）根据评定结果,在操作成绩栏对应的四等级处打勾，并给定报告总分.J101064合计：100分30302218八、考核与成绩评定1 .考核方式及成缜评定考核方式：本课程主要以实验预A1.、操作过程、结果分析等方式对学生进行考核评价。考核基本要求：课程考核成绩由各次实验的平均成绩确定，其巾单次实验成绩主要由实验预习、操作过程和结果分析三个方面评定，其比例为实验预习成绩占实验成绩的30%,操作过程成绩占实验成绩的10%,结果分析成绩占实验成绩的30%.单次实龄成绩低于50分者，该份实购报告成绩不计入期末总评中,即该份报告成绩等同于CI分，抄袭别人实验报告，证据确潢的，该份实验报告成绩记为0分。到期末成绩汇总时，未按规定及时上交的实验报告，该报告成绩记为Q分。无故课，需按规定补做实验,该次实验报告记60分.无故旷课2次及以上或者缺失报告2份及以上，本学期期末总成绩为“缺考”2 .过程性考核成筑的标准过程性考核方式重点考核内容、评价标准、所占比重见表5表5过程性考核方式讦价标准考犊方式所占比*(«)100>x>9090>x>7070>x6060>x实验9(习30预习认真、熟练求握方法与步骤有预习、基本掌握方法与步骤有预习、但未能掌握方法与步找没有预习，不能完成实验掾作过程40遵规守纪、操作熟练、团结访作遵现守纪、操作正确、有协作遵规守纪、操作法本正确、无协作不能遵规守纪、操作不正确、无物作结果分析30结果详实、结论清晰、讨论合理结果正确、讨论适当结果正确、没有分析讨论结果不正确、没有分析讨论