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第1单元机器能预测第3节用机器学习解决问题八年级下册
主要内容知识探究/01/02习题测试/03小节回顾/04作业布置
01准备过程02整体结构03重点说明04名词解释知识探究项目子任务学习如何利用机器学习技术解决真实问题
01准备过程02整体结构03重点说明04名词解释知识探究探究内容与要求(1)方法引导:采用案例驱动和实践操作相结合的方法(2)主要内容:①哪些问题适合用机器学习解决?——问题分析与数据准备②模型训练的关键要点有哪些?——模型训练和评估、优化③模型应用的常见方式有哪些?——模型应用
01准备过程02整体结构03重点说明04名词解释知识探究知识习得(1)自主阅读:以书本P22-28为主,网络知识作补充。(2)知识梳理:
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01准备过程02整体结构03重点说明04名词解释知识探究核心素养培育(1)学会分析:预测学生的考试成绩提升情况、分析客户的购买偏好等,让学生分析这些问题是否适合用机器学习解决?应该如何进行数据准备、选择合适的算法和评估模型?
01准备过程02整体结构03重点说明04名词解释知识探究核心素养培育(2)学会探究:探究如何训练回归模型推断人体身高并搭建一个身高推断系统。①复制“身高推断系统”文件夹到XEDU教学资源目录下,使用Jupyter打开3.训练回归模型推断人体身高并搭建一个身高推断系.ipynb文件;②读取数据并查看,拆分训练集、测试集,选择不同的算法进行模型训练和评估;③使用不同的特征列进行模型训练的优化,优化完成后编写模型应用程序。
01准备过程02整体结构03重点说明04名词解释知识探究核心素养培育(4)评价反思组织学生讨论在使用机器学习解决问题的过程中,所运用的方法(如数据收集、模型训练、评估和优化的方法)有哪些优点和不足。
01准备过程02整体结构03重点说明04名词解释习题测试选择题:在机器学习中,数据整理不包括以下哪项操作()A.数据清洗B.数据标注C.数据扩充D.数据划分填空题:使用BaseDT工具划分数据集时,函数“split_tab_dataset()”中用于指定拆分比例的参数是__________。简答题:简述在选择机器学习算法时需要考虑的因素。
01准备过程02整体结构03重点说明04名词解释小结回顾请同学按照下列提示进行总结回顾:1.学到了哪些知识与技能?2.提升了哪些方面的能力?3.生成了怎样的观点?
01准备过程02整体结构03重点说明04名词解释作业布置1.项目实施作业 报告内容包括问题分析过程、数据处理步骤、模型训练结果(包括选择的算法、评估指标等)、模型应用的方式(如设计的智能系统界面或使用说明)以及遇到的问题和解决方法2.课后挑战作业(书本P28的“挑战”部分)
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