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机器学习课程形成性考核作业

1.背景介绍

机器研究是一门涉及数据分析、模型构建和预测的领域。它是

人工智能领域中的重要分支，通过计算机算法和模型，使计算机有

能力从数据中自动研究并进行推断。机器研究在许多领域有着广泛

的应用，如自然语言处理、图像识别、推荐系统等。

作为一门重要的学科，机器研究课程在培养学生的数据科学能

力方面起着至关重要的作用。为了更好地评估学生对机器研究理论

和实践的理解，以及他们在应用机器研究技术解决实际问题方面的

能力，我们设计了本次形成性考核作业。

2.作业内容

本次形成性考核作业分为两个部分，学生需要完成数据分析和

模型构建的任务。

2.1数据分析任务

学生需要使用给定的数据集进行数据分析。数据集包括5000

个学生的相关信息，如性别、年龄、教育程度、家庭背景等。学生

需要使用适当的数据分析技术，对数据进行探索性分析，并得出相

关结论。

作业要求：

-使用适当的数据可视化工具，如绘制直方图、散点图等，对

数据进行探索性分析。

-提取并计算数据集中的关键统计指标，如平均值、中位数、

标准差等。

-分析数据集中不同特征之间的关系，并提出相应的解释。

2.2模型构建任务

学生需要根据给定的数据集，构建一个机器研究模型来预测学

生的研究成绩。数据集包括学生的个人和研究相关信息，如性别、

年龄、考试成绩等。

作业要求：

-使用适当的机器研究算法，如线性回归、决策树等，构建学

生研究成绩的预测模型。

-划分数据集为训练集和测试集，用训练集训练模型，然后用

测试集评估模型的性能。

-分析模型的性能指标，如均方误差、准确率等，并对结果进

行解释。

3.提交要求

-背景介绍：对机器研究的简要介绍，以及本次形成性考核作

业的目的。

-数据分析任务：对数据分析任务的要求进行详细说明，包括

使用的数据集、分析方法和得出的结论。

-模型构建任务：对模型构建任务的要求进行详细说明，包括

使用的算法、数据集划分和模型评估结果。

-总结：对整个作业进行总结，并提出个人的研究收获和感想。

4.总结

本次机器学习课程的形成性考核作业是一项能够全面评估学生

机器学习能力的任务。通过完成数据分析和模型构建的任务，学生

将能够运用所学知识和技巧解决实际问题，并获得宝贵的学习经验。

希望学生们能够充分利用这次机会，展现自己的才华和能力。祝各

位同学取得优异的成绩！