《Python机器学习》教学大纲.docx

《Python机器学习》教学大纲一、课程基本情况英文名称：PythonMachineLearning总学时：64理论学时：48实践学时：16总学分：3.5课程性质：必修考核方式：考试适用对象：本科先修课程：《程序设计基础》、《数据结构》参考文献：二、课程目标通过本课程的学习，使学生到达如下学习目标：.了解脚本语言程序设计的基本知识，掌握程序设计的基本方法，掌握程序设计的基本理论、方法和应用。.掌握高级程序设计国家标准的有关基本规定，能够查阅有关国家标准和手册，并严格遵守和执行有关国家标准的各项规定。.能够正确而熟练地使用Python进行程序的设计，能够识读和编写较为复杂的程序,能够使用Python解决实际应用问题。.掌握机器学习理论，掌握基于Python的数据采集、预处理、分析、建模、回归与分类以及表现的方法和技术。.培养计算思维能力、创新能力和发现问题、分析问题和解决问题的能力。6.具备团队协作和良好的沟通能力，为今后从事软件开发或科学研究工作奠定基础。三、教学内容、教学方法和手段、学时分配知识单元一：Python概述（建议1学时）教与学要求：了解Python语言的开展过程；理解Python语言的特点；掌握Python语言开发环境和运行环境配制方法；理解编写程序的IP0方法。教与学方法：讲授、案例演示知识点1：Python语言主要内容：Python开展与特点，Python语言版本更迭。知识点2：Python开发环境搭建主要内容：Python开发环境的配置和使用方法，安装Python3.x解释器，使用IDEL编写Helloworld程序。知识单元二：Python语言基础（建议2学时）教与学要求：掌握解决计算问题的一般方法；掌握Python语言的基本数据类型和语法,包括缩进、变量命名等；掌握程序的分支结构；运用if语句实现分支结构；掌握程序的循环结构；运用for语句和while语句实现循环结构。教与学方法：案例演示、边讲边练知识点1:变量和简单数据类型主要内容：Python语言的基本语法，包括缩进、变量、基本数据类型和表达式等（重点）。知识点2：顺序结构主要内容：Python语言赋值语句、标准输入和输出的使用方法（重点）。知识点3：分支结构主要内容：Python语言分支语句的使用方法（重点）。知识点4：循环结构主要内容：Python语言循环语句的使用方法（重点）。知识单元三：基础数据结构（建议3学时）教与学要求：了解三类基础组合数据类型；理解列表、元组、字典的概念并掌握其使用方法；运用列表管理采集的信息，构建数据结构；运用字典处理复杂的数据信息。教与学方法：案例演示、边讲边练知识点1:列表主要内容：列表基本操作和相关函数的概念和使用（重点）。知识点2：元组主要内容：元组基本操作和相关函数的概念和使用，列表和元组的转换（重点）。知识点3：字典主要内容：字典基本操作和相关函数的概念和使用，字典的遍历方法，字典与列表的嵌套（重点、难点）。知识单元四：函数与模块（建议4学时）教与学要求：掌握函数的定义和调用方法；理解函数的参数传递过程以及变量的作用范围；了解特殊函数；掌握常用函数的使用；理解模块和包的定义和使用方法。教与学方法：案例演示、边讲边练知识点1：函数基础主要内容：函数的基本使用，函数的参数传递，变量的作用范围（重点）。知识点2：特殊函数主要内容：两类特殊函数的定义和使用方法（重点）。知识点3：常用函数主要内容：常用函数的定义和使用方法。知识单元五：面向对象程序设计（建议2学时）教与学要求：掌握类与对象的定义和使用方法；掌握继承与重写的实现方法；了解异常的捕获与处理方法。教与学方法：案例演示、边讲边练知识点1:类与对象主要内容：类的定义、对象的创立与使用、数据成员与成员方法（重点）。知识点2：继承与重写主要内容：继承与重写的实现方法（难点）。知识点3：异常处理主要内容：异常类、异常的捕获与处理方法。知识单元六：NumPy数据分析（建议4学时）教与学要求：掌握使用NumPy进行数据分析的基本内容，掌握文件的基本操作、数组的创立和使用，以及数据的基本运算方法。教与学方法：案例演示、边讲边练知识点1:数据的获取主要内容：安装NumPy库，使用NumPy库进行数据读写（重点）。知识点2：数组的创立与使用主要内容：数组的基本属性、数组的选取和操作、数据的算数和比拟运算（重点、难点）。知识单元七：数据可视化（建议4学时）教与学要求：了解基于Matplotlib的数据可视化基本流程；掌握设置绘图属性、绘制常用图表和高级图表的方法；掌握绘制折线图、条形图、散点图、饼图的常用函数及参数含义，以及绘制组合图和三维图这两种高级图形的函数及参数含义。教与学方法：案例演示、边讲边练知识点1：数据可视化基本流程主要内容：安装Matplotlib库，数据可视