机器学习: 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。

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# 机器学习

#### 介绍
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。

#### 软件架构
软件架构说明


#### 安装教程

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#### 使用说明

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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。

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