本课程涉及统计机器学习的基本概念、基本理论以及常用监督和无监督学习方法。具体地，监督学习方法包括线性回归模型、线性模型选择与正则化、非线性回归模型、分类分析、决策树模型、支持向量机模型、神经网络与深度学习；无监督学习算法包括有PCA分析、聚类分析。本课程注重理论、方法与实践的有机结合，授课过程中会根据具体的理论、方法并结合计算机编程语言——Matlab来讲授案例。