《表1 机器学习方法与先导课关系》

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《基于先导课的本科机器学习教学方法》

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注：（1）根据周志华的机器学习总结；（2）加粗部分：课程扩展中的学科知识点。

从学校课程设置的特点来看，机器学习的教学内容包含理论教学和实验教学的部分。该课程的理论庞杂且独立。各个学习方法在模型准备和模型评价部分的方法较为统一，可以进行集中教学，然而在模型训练方面的知识点相互独立，并且知识点对应的先行课往往来源于不同课程，这种特性加重了理论教学环节困难程度，也会影响学生对机器学习的兴趣，因此为了减少不必要的理论阻力，教师有必要根据学生对于先导课的掌握安排学习顺序。本次选取聚类、单变量决策树、支持向量机和神经网络，将其需要的先行知识点列为表1。