机器学习
2026年春江苏开放大学机器学习060729形成性考核作业(二)答案
试题列表单选题题型:单选题客观题分值4分难度:一般得分:41以下程序语句有误的是()Aclf=LogisticRegression(penalty='l1',random_state=10,solver='liblinear')Bclf=LogisticRegression(penalty='l2',solver='newton-cg')Cclf=LogisticRegression(penalt
江苏开放大学
2026年03月15日
2026年春江苏开放大学机器学习060729实验及技能训练(二):共享单车时租数量预测
1.实践目标:掌握数据预处理的基本方法,包括缺失值异常值处理、标准化、离散化、特征编码等。2.实践内容:利用城市当天的天气、温度、湿度和风速等环境信息对自行车的租借数量进行有效预测,预测每小时内租用的自行车总数。3.实践操作:(购买后获取答案)
江苏开放大学
2026年03月18日
2026年春江苏开放大学机器学习060729实验及技能训练(四):利用分类模型预测学生成绩等级
1.实践目标:掌握主流的分类模型的实现方法,包括逻辑回归、K近邻、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。2.实践内容:根据学习者在学习活动中的特征预测学生的成绩等级。3.实践操作:
江苏开放大学
2026年03月18日
2026年春江苏开放大学机器学习060729综合大作业:基于分类算法的肝病诊断
一.实验内容:本案例基于UCI公开的肝病患者诊断数据,从患者生理指标和医疗检测指标出发,使用单一分类器和集成方法对患者是否患肝病进行预测分析。首先,我们对数据进行了预处理和探索性分析,挖掘出数据的内在联系;之后,借助sklearn中的各种分类模块进行预测;最后,比较不同分类器下的预测效果。下载数据集indian_liver_patient.csv,完成如下内容:1.数据预处理2.探索性分析2.1&
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2026年03月18日
2026年春江苏开放大学机器学习060729形成性考核作业(一)答案
试题列表单选题题型:单选题客观题分值2分难度:简单得分:21假如我们使用 Lasso 回归来拟合数据集,该数据集输入特征有 100 个(X1,X2,…,X100)。现在,我们把其中一个特征值扩大 10 倍(例如是特征 X1),然后用相同的正则化参数对 Lasso 回归进行修正。那么,下列说法正确的是?A特征 X1 很可能还包含在模型之中B以上说法都不对C特征 X1 很可能被排除在模型之外D无法确定
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2026年04月01日
2026年秋江苏开放大学机器学习060729实验及技能训练(二):共享单车时租数量预测
1. 实践目标:掌握数据预处理的基本方法,包括缺失值异常值处理、标准化、离散化、特征编码等。2. 实践内容:利用城市当天的天气、温度、湿度和风速等环境信息对自行车的租借数量进行有效预测,预测每小时内租用的自行车总数。3. 实践操作:下载附件在本地环境完成:补齐代码,完成对应实验,并撰写实验报告在此处上传。
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2026年10月08日
2026年秋江苏开放大学机器学习060729形成性考核作业(一)
试题列表单选题题型:单选题客观题分值6分难度:中等得分:61下列关于Z-Score标准化的说法不正确的是( )A经Z-Score标准化后的特征的样本均值为0B经Z-Score标准化后的取值范围可以为任意实数C经Z-Score标准化后的特征的样本方差不确定DZ-Score标准化⽅法适⽤于特征的最⼤值或最⼩值未知,样本分布⾮常离散的情况学生答案:C老师点评:题型:单选题客观题分值2分难度:简单得分:2
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2026年10月08日
2026年秋江苏开放大学机器学习060729形成性考核作业(二)
试题列表单选题题型:单选题客观题分值3分难度:简单得分:31下列模型中属于回归模型的是?ADBSCANBID3C线性回归D逻辑回归学生答案:C老师点评:题型:单选题客观题分值3分难度:一般得分:32下列有关包裹式和嵌⼊式特征选择的说法错误的是()A包裹式特征选择的思想是把特征选择看做⼀个特征⼦集搜索问题, 筛选各个特征⼦集, ⽤模型评估各个⼦集的效果BScikit-learn中实现嵌⼊式特征选择的
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2026年10月08日
2026年秋江苏开放大学机器学习060729实验及技能训练(四):利用分类模型预测学生成绩等级
1. 实践目标:掌握主流的分类模型的实现方法,包括逻辑回归、K近邻、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。2. 实践内容:根据学习者在学习活动中的特征预测学生的成绩等级。3. 实践操作:下载附件在本地环境完成:补齐代码,完成对应实验,并撰写实验报告在此处上传。
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2026年10月08日
2026年秋江苏开放大学机器学习060729综合大作业:基于分类算法的肝病诊断
一.实验内容:本案例基于UCI公开的肝病患者诊断数据,从患者生理指标和医疗检测指标出发,使用单一分类器和集成方法对患者是否患肝病进行预测分析。首先,我们对数据进行了预处理和探索性分析,挖掘出数据的内在联系;之后,借助sklearn中的各种分类模块进行预测;最后,比较不同分类器下的预测效果。下载数据集indian_liver_patient.csv,完成如下内容:1.数据预处理2.探索性分析2.1
江苏开放大学
2026年10月08日
