机器学习课程大作业：统计分析天气状况

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 。