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Teaching Plan:《大数据分析》是管理科学与工程学术型研究生的专业主干课程。本课程主要讲述数据的预处理、监督学习的方法。本课程的教学目标是：通过本课程的学习，使学生获得统计学习方法基本理论和技术，掌握数据挖掘和机器学习
Leader of Teaching Group:李贤功
Members of Teaching Group:莫祥伦、李小林
Course Introduction:《统计与机器学习》关注数据处理与人工智能算法知识。本课程主要讲述统计学习的主要方法，特别是监督学习方法，包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM算法及应用等内容。
Testing Method:考查
Target Students:研究生
Discipline:Management Science and Engineering
Teacher:李贤功
School Year:2023-2024
Semester:Autumn Term
Course number:020104S6
Credits:2.0
Course Type:Undergraduate Course:
Top-Quality Courses or Not:no
Required Class Hours:32.0
Courses and reference books:[1] 李航. 统计学习方法（第二版）. 北京: 清华大学出版社, 2019. （二）阅读书目 [1] 周志华. 机器学习. 北京: 清华大学出版社, 2016. [2] Peter Harrington机器学习实战.北京:人民邮电出版社,2013