清华大学版（2024）（青海）八下信息科技 第1单元 第3课 用机器学习解决问题 课件

(课件网) 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： 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： 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） ... ...