SDSC5001 课程信息

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课程概览

课程代码: SDSC5001

课程名称: 统计机器学习 I

学期: 2025/26 学年第一学期

授课教师: 郭兴宇教授

邮箱: xingyguo@cityu.edu.hk

办公室: 蒙民伟楼 4462 室

  • 授课时间: 周六 9:00 – 11:50

  • 答疑时间: 周一 16:00 – 17:00

  • 教学模式: 面授

  • 助教:

    • 林家俊 (jiajunlin4-c@my.cityu.edu.hk)
    • 李晓鹏 (Lee.Xiao-Peng@my.cityu.edu.hk)

考核方式

组成部分 权重 详情
作业 20% 3次作业（不计分但必须提交）。逾期提交将扣分。
期中考试 10% 第8周（10月25日）。闭卷；允许携带1张A4笔记。
项目 20% 小组作业（4-5人）。详见上文。
期末考试 50% 覆盖全部内容。闭卷；允许携带1张A4笔记。

时间安排与教学

周数 日期 活动 内容 截止日期
1 9月6日 讲座 课程概述、政策介绍、助教介绍
项目与考试说明
2 9月13日 讲座 概率与统计回顾
辅导课 1 Python入门
3 9月20日 讲座 数据探索
统计机器学习基础
辅导课 2 数据探索实战（鸢尾花数据集）
4 9月27日 讲座 统计机器学习
线性回归		 作业1发布
辅导课 3 交叉验证与线性回归实践
5 10月4日 讲座 线性回归
模型选择与正则化		 作业1提交
项目分组截止
辅导课 4 子集选择、收缩方法、PCR与PLS
6 10月11日 讲座 模型选择与正则化
分类方法
辅导课 5 分类方法实践
7 10月18日 讲座 分类方法
期中考试答疑
8 10月25日 讲座 期中考试 作业2发布
9 11月1日 讲座 非线性模型
辅导课 6 非线性方法实践 项目提案提交
10 11月8日 讲座 树方法 作业2提交（11月10日）
辅导课 7 树方法实践
11 11月15日 讲座 支持向量机(SVM) 作业3发布
辅导课 8 SVM方法实践
12 11月22日 讲座 支持向量机进阶
13 11月29日 讲座 课程总结
项目答疑		 作业3提交
项目报告提交
(由全体助教评分)

项目要求 (占总分 20%)

关键截止日期:

  1. 组队提交 (1 分)

    • 截止时间: 10月5日 (周日) 晚上 11:59
    • 文件名: Team-Formation-XX (XX = 队名)

  2. 项目提案 (4 分)

    • 截止时间: 11月2日 (周日) 晚上 11:59
    • 格式: ≥0.5页的PDF提案
    • 文件名: Team-Proposal-XX
    • 提交至: Canvas → Assignment: Project Proposal

  3. 最终报告 (15 分)

    • 截止时间: 11月30日 (周日) 晚上 11:59
    • 提交内容:
      • 海报: A0尺寸幻灯片 (1189×841 mm) → Team-Poster-XX
      • 主报告: ≤6页PDF (结构: 封面、成员分工、背景、数据、方法、结果、结论) → Team-MainReport-XX
      • 附录: 源代码PDF → Team-Appendix-XX

项目规则:

  • 主题: 自选（需用统计/机器学习方法解决实际问题）

  • 数据: 必须使用香港政府公开数据

  • 原创性: 项目需为本课程独立设计，禁止复用其他课程/论文内容。

  • 评分: 科学价值为核心；严禁抄袭。