【源码】基于机器学习的实践案例项目

项目简介

本项目秉持“做中学”理念，结合人工智能真实应用场景与案例，提供详细实际操作说明。帮助学习者在动手实现场景过程中，逐步了解人工智能学习相关理论知识。项目包含天池比赛案例和时间序列案例，适合对机器学习和数据处理感兴趣的学习者。

项目的主要特性和功能

1. 天池比赛案例：
   • 提供蒸汽量预测、重复购买预测、商品销量预测等多个机器学习案例代码文件。
   • 涵盖赛题分析、数据探索、特征工程、模型训练等完整机器学习问题解决流程。
   • 运用sklearn库进行模型融合和参数优化，提升模型性能。
2. 时间序列案例：
   • 专注于时间序列预测分析，提供相关案例代码。
   • 要求具备Python、CNN、RNN及主流深度学习框架等先修知识。
   • 助力学习者掌握时间序列分析基本方法和技巧。

安装使用步骤

1. 环境准备：
   • 确保安装Python环境，推荐使用Python 3.x版本。
   • 安装numpy、pandas、scikit - learn、tensorflow等必要的Python库。
2. 下载源码：
   • 从项目仓库下载源码文件。
3. 运行项目：
   • 进入项目目录，按需运行相应的案例代码文件。
   • 对于天池比赛案例，可按赛题分析文件指导，依次进行数据探索、特征工程和模型训练。
   • 对于时间序列案例，参考先修知识部分，运行相关时间序列分析代码。
4. 查看结果：
   • 运行代码后，查看输出结果，分析模型性能和预测效果。
   • 按需调整模型参数或特征工程方法，优化模型表现。

下载地址

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