本课程面向大学本科三年级以上学生或者具有先验课程基础的学生。

课程建立以经典推理决策为明线、前沿机器学习为暗线，有机嵌入高维微积分、矩阵分析、优化理论等高阶数学知识，难度螺旋递进的内容体系。通过学习，学生能够掌握模式识别过程与机器学习算法，并用以解决模式识别基本任务。构建知识图谱，促进学生吸收内化前沿的模型学习与分类决策算法，自主建构知识体系。切实提高机器学习算法的理解与应用，提升对新理论、新方法的研究与前瞻能力，以及正确解决工程问题的实践能力。

课程面向模式识别与机器学习领域的前沿知识，内容兼顾基本理论和应用实例，培养学生具备场景分析、编程实施、结果评价、方案优化的研究能力，能够解决多领域前沿挑战性问题。

前导课程是微积分、高等数学、线性代数、概率论与统计、高级语言程序设计、算法与数据结构。

书名：《机器学习》

书号：ISBN 978-7-302-42328-7

作者：周志华

出版社：清华大学出版社