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本课程系统介绍机器学习核心知识体系，涵盖从基础理论到经典算法的全方位内容。主要包括：机器学习基本概念、实验方法与评估原则、决策树、回归分析、贝叶斯方法、实例学习、支持向量机（SVM）、无监督学习、集成学习、深度学习基础，以及群体智能等拓展主题。课程以算法总结收尾，并通过毕业设计巩固实践能力，为后续深度学习研究奠定基础。