机器学习（Machine Learning）是人工智能的核心研究领域之一，并取得了广泛的应用效果，是引领这一轮“人工智能热潮”的关键技术支撑。《机器学习初步》课程覆盖机器学习的入门基石内容，课程主讲人周志华教授是领域专家，所著《机器学习》（网友昵称为“西瓜书”）正是本课程的教材。课程团队成员也包括詹德川教授、叶翰嘉博士、赵鹏博士，负责课程讨论与习题解答。本课程覆盖机器学习的基本理论框架以及核心方法，对机器学习中最重要的基础知识点和算法思想进行讲述。课程内容主要包括：绪论，模型评估与选择，线性模型，决策树，支持向量机，神经网络，贝叶斯分类器，集成学习和聚类。通过构建约8周的基础知识点体系，既能够帮助初学者提纲挈领地了解机器学习领域全貌，也不失内容的专业性，使学生能够具备后续自我学习的能力，从而可以通过阅读相关参考文献进行进一步的深入学习。在2023年春季课程中，新增决策树预剪枝与后剪枝、软间隔支持向量机、正则化、神经网络防止过拟合等章节。
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