三、教学内容、基本要求、课时分配 课时数分配 章节 教学内容 总课理论实验 时数课时课时 实验 k一近邻算法: 1.掌握k一近邻算法的基本概念,熟悉其理论基础: 2.掌握 python进行k一近邻算法的步骤,能够处理 实际数据 6 0 6 实验目标:利用k一近邻算法构建手写体识别系统 实验二决策树 1.熟练掌握决策树构造的一般流程: 2.能够熟练利用 python绘制树形图 3.掌握处理实际数据的技能 实验目标:使用决策树预测隐形眼镜类型。 0 实验三贝叶斯分类器 1.掌握贝叶斯决策理论的基本内容; 2.掌握朴素贝叶斯分类器的一般过程; 3.利用 python编译贝叶斯分类器,并处理实际数12 据。 实验目标:使用朴素贝叶斯分类器从个人广告中获取 区域倾向三、教学内容、基本要求、课时分配 章 节 教 学 内 容 课时数分配 总 课 时 数 理 论 课 时 实 验 课 时 实验一 ┊ k—近邻算法： 1. 掌握 k—近邻算法的基本概念，熟悉其理论基础； 2. 掌握 python 进行 k—近邻算法的步骤，能够处理 实际数据. 实验目标：利用 k—近邻算法构建手写体识别系统。 6 0 6 实验二 ┊ 决策树： 1. 熟练掌握决策树构造的一般流程； 2. 能够熟练利用 python 绘制树形图； 3. 掌握处理实际数据的技能. 实验目标：使用决策树预测隐形眼镜类型。 12 0 12 实验三 贝叶斯分类器： 1. 掌握贝叶斯决策理论的基本内容； 2. 掌握朴素贝叶斯分类器的一般过程； 3. 利用 python 编译贝叶斯分类器，并处理实际数 据。 实验目标：使用朴素贝叶斯分类器从个人广告中获取 区域倾向。 12 0 12