基本内容:

（1） 机器学习概述

（2） 决策树

（3） 人工神经网络

（4） 贝叶斯决策论

（5） 支持向量机

（6） 遗传算法

（7） 学习规则集合

（8） 组合多学习器

（9） 增强学习

（10）无监督学习

（11）回归算法

（12）机器学习算法应用

题型要求及分数比例：（满分100分）

简答题：40%

论述题：60%

参考书目（包括作者、书目、出版社、出版时间）：

Tom Mitchell著，曾华军 张银奎 等译，《机器学习》， 机械工业出版社，2008。

阿培丁(Ethem Alpaydm)著，范明 牛常勇 译，《机器学习导论》， 机械工业出版社，2009。

Richard O. Duda 等著，李宏东 等译，《模式分类》， 机械工业出版社，2003。

邓乃扬， 田英杰 著，《数据挖掘中的新方法——支持向量机》， 科学出版社，2004。