本课程着重讲述统计机器学习的概念、理论、方法和实现，使学生掌握统计机器学习的理论知识的同时能够熟练使用所学方法分析问题、解决问题，并能够熟练应用python语言编程实现。
课程内容主要涉及:机器学习概述、KNN算法和实现、决策树算法和实现、朴素贝叶斯算法和实现、逻辑回归算法和实现、支持向量机和实现、集成学习算法和实现等。
学习本课程应具备概率统计和线性代数的基础知识，并在学习过程中逐步掌握python语言程序设计。