機器學習是研究如何利用已有經驗來設計模型和系統(tǒng)以自動解決具體問題的學科，在社會經濟、日常生活、工農業(yè)生產等各個方面都有豐富的應用背景。特別是近年來在互聯(lián)網(wǎng)信息挖掘與管理、生物信息學、商業(yè)用戶分析、航空航天自動控制等方面的應用都有長足進展。
本課程講授機器學習的核心思想、經典算法和重要理論，注重基礎知識和前沿發(fā)展的結合。包括概念學習、決策樹學習、貝葉斯學習、基于實例的學習、聚類、集成學習、相關學習理論（評估假設、CV維、可能近似正確學習等），詳細闡述各種學習的理論，模型及算法，應用。