1、使用爬取、复制或者从特定网站(Kaggle、天池等)、机器学习库获取数据集。 2、根据题目需要对数据字段进行清洗或预处理操作,对于特征值多的数据集,考虑先进行特征选择。 3、根据实际需求选择机器学习算法建立模型,以解决实际问题,如分类问题、回归问题、聚类问题等,要求能通过调整模型的超参数/参数或者使用优化算法,提高模型的泛化性能。 4、有对特征数据的可视化展示。
1、使用爬取、复制或者从特定网站(Kaggle、天池等)、机器学习库获取数据集。 2、根据题目需要对数据字段进行清洗或预处理操作,对于特征值多的数据集,考虑先进行特征选择。 3、根据实际需求选择机器学习算法建立模型,以解决实际问题,如分类问题、回归问题、聚类问题等,要求能通过调整模型的超参数/参数或者使用优化算法,提高模型的泛化性能。 4、有对特征数据的可视化展示。
Gitee项目
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