（已校对）机器学习基础(肖睿，段小手，刘世军，万文兵，王刚，赵璐华)

原标题：（已校对）机器学习基础(肖睿，段小手，刘世军，万文兵，王刚，赵璐华)

1. 机器学习概述：简要介绍机器学习的定义、发展历程和应用领域。
2. 数据预处理：讲解数据清洗、特征提取和特征选择等预处理技术，为机器学习模型提供高质量的数据。
3. 监督学习：详细介绍分类、回归等监督学习任务的原理和方法，如逻辑回归、支持向量机、决策树等。
4. 无监督学习：探讨聚类、降维等无监督学习任务的原理和应用，如K-means聚类、主成分分析（PCA）等。
5. 模型评估与选择：介绍模型评估指标、交叉验证、过拟合与欠拟合等概念，指导模型的选择和优化。
6. 线性模型：深入讲解线性回归、逻辑回归等线性模型的原理和应用，以及正则化技术防止过拟合。
7. 决策树与随机森林：阐述决策树、随机森林等集成学习方法的原理和构建过程，及其在分类和回归问题中的应用。
8. 神经网络与深度学习：介绍神经网络的基本原理、结构和训练方法，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等深度学习模型。
9. 支持向量机（SVM）：详细讲解支持向量机的原理、核函数的选择及其在分类问题中的应用。
10. 贝叶斯方法：介绍朴素贝叶斯分类器、贝叶斯网络等贝叶斯方法的原理和应用。
11. 聚类分析：讲解K-means、层次聚类等聚类算法的原理和应用场景。
12. 降维与特征提取：介绍主成分分析（PCA）、t-SNE等降维技术的原理和应用。
13. 时间序列分析：阐述时间序列预测的原理和方法，如ARIMA模型、LSTM网络等。
14. 模型调优与超参数搜索：介绍网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等超参数优化技术。
15. 集成学习：讲解Bagging、Boosting等集成学习策略的原理和应用，如AdaBoost、GBDT等。
16. 模型可解释性与可视化：介绍模型可解释性的概念和方法，以及可视化工具在机器学习中的应用。
17. 自然语言处理基础：简要介绍自然语言处理的任务、方法和常用技术，如词嵌入、文本分类等。
18. 计算机视觉基础：讲解图像分类、目标检测等计算机视觉任务的原理和方法，如CNN、YOLO等。
19. 机器学习伦理与公平性：探讨机器学习算法可能带来的伦理和公平性问题，以及相应的应对策略。
20. 未来趋势与新技术：展望机器学习的未来发展趋势，如强化学习、生成模型等新技术和应用场景。

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