机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉科学，也是人工智能技术的核心。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能；特别是如何从数据或者以往的经验中学习，使之不断改善自身的性能。近年来，机器学习技术在自然语言处理、语音识别、图像识别、手写字符识别、金融数据分析等等领域得到了十分广泛和成功的应用。1. 通过本门课程的学习，使学生了解机器学习的基本概念、应用背景；掌握各类机器学习算法的基本原理；培养学生学会分析研究计算机处理的数据对象的特性，以便选择适当的机器学习算法和模型解决实际问题。2. 本课程的学习过程也是进行数据分析和复杂程序设计的训练过程。通过对具体机器学习算法和应用案例的研究，进一步锻炼学生的动手能力，培养学生解决实际问题的能力。

《机器学习技术及应用》是计算机类专业的核心课程之一，也是基础课程之一, 在整个课程体系中起专业基础技能训练功能，它的先修课程包括《Python程序设计》、《面向对象程序设计》等。机器学习是人工智能方向最核心的课程，要求学生掌握机器学习的经典算法。该课程要求学生对概率论、线性代数有较好的先期掌握。主要分为以下几个方面：

1.理论推导与方法讲解相结合:使学生知其然，知其所以然

2.注重实例的教学方式:从激发学习兴趣角度出发，多讲解一些经典有趣的实例，通过实例建立起与教材知识点清晰的内在联系，既能锻炼学生的逻辑思维能力，亦可促进学习兴趣的提高。

3.直观生动的动画辅助演示：对核心概念和方法，辅以动画进行直观演示，使基本原理和概念得到高效理解，进一步激发学习兴趣并真正做到学有所获。

4.注重能力评价的考核方式：注重对学生独立思考、创新意识和解决问题能力的锻炼和培养。为此，课程考核主要采用考察方式，将学生视为课程教学的主体，以学生为中心建立自主、合作、探究的学习模式。