机器学习课程大作业:统计分析天气状况

上传者: 2501_91995390 | 上传时间: 2026-01-01 20:01:56 | 文件大小: 51KB | 文件类型: ZIP
这份作业是关于机器学习课程的期末大作业,主题是利用机器学习方法对天气数据进行统计分析 。学生需要使用Python编程语言完成作业,代码完整且文档详细 。Python因其丰富的库和工具,如Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn和Scikit-learn,成为数据科学和机器学习领域的热门语言 。从文件名“2016218735_常利”来看,这可能是提交作业的学生的学号和姓名 。 作业内容可能包括以下机器学习知识点:数据预处理,如清洗数据、处理缺失值、标准化或归一化数值、编码分类变量 ;特征工程,如创建新特征 ;探索性数据分析(EDA),通过可视化技术发现数据分布、关联性和潜在模式 ;选择合适的机器学习模型,如线性回归、决策树、随机森林或支持向量机 ;模型训练与验证,利用交叉验证分割数据集,训练模型并评估性能 ;模型调优,通过网格搜索或随机搜索等方法优化模型参数 ;结果解释,分析重要特征,解释模型工作原理 。这份作业涵盖了从数据处理到模型构建的完整机器学习流程,是学习者提升技能的良好机会 。

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