答：机器学习专业课程是一门旨在教授学生机器学习基础知识与实战技巧的课程。该课程主要涉及以下内容：
1. 机器学习基础知识：介绍机器学习的定义、分类、应用场景等基础知识，包括监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等概念。
2. 机器学习算法：介绍常见的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、神经网络等。学生将学习如何选择合适的算法来解决不同的问题。
3. 数据预处理与特征工程：介绍如何对数据进行预处理，包括数据清洗、数据集成、数据变换等，以及如何进行特征提取、特征选择等特征工程技术。
4. 模型评估与调优：介绍如何评估模型的性能，并且介绍如何进行模型调优，包括超参数调优等技术。
5. 实战案例：通过实战案例，让学生了解如何将机器学习应用于实际问题中。
总之，机器学习专业课程旨在让学生掌握机器学习的基础知识和实战技巧，为学生提供一个系统的学习机器学习的平台。
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