資源簡介

(共12張PPT)
第1單元 機器能預測
第3節 用機器學習解決問題
八年級 下冊
主要內容
知識探究
/01
/02
習題測試
/03
小節回顧
/04
作業布置
01 準備過程
02 整體結構
03 重點說明
04 名詞解釋
知識探究
項目子任務
學習如何利用機器學習技術解決真實問題
01 準備過程
02 整體結構
03 重點說明
04 名詞解釋
知識探究
探究內容與要求
（1）方法引導：采用案例驅動和實踐操作相結合的方法
（2）主要內容：
　　　①哪些問題適合用機器學習解決？——問題分析與數據準備
②模型訓練的關鍵要點有哪些？——模型訓練和評估、優化
③模型應用的常見方式有哪些？——模型應用
01 準備過程
02 整體結構
03 重點說明
04 名詞解釋
知識探究
知識習得
（1）自主閱讀：
以書本P22-28為主，網絡知識作補充。
（2）知識梳理：
01 準備過程
02 整體結構
03 重點說明
04 名詞解釋
知識探究
知識習得
（1）自主閱讀：
以書本P22-28為主，網絡知識作補充。
（2）知識梳理：
01 準備過程
02 整體結構
03 重點說明
04 名詞解釋
知識探究
核心素養培育
（1）學會分析:預測學生的考試成績提升情況、分析客戶的購買偏好等，讓學生分析這些問題是否適合用機器學習解決？
應該如何進行數據準備、選擇合適的算法和評估模型？
01 準備過程
02 整體結構
03 重點說明
04 名詞解釋
知識探究
核心素養培育
（2）學會探究:探究如何訓練回歸模型推斷人體身高并搭建一個身高推斷系統。
①復制“身高推斷系統”文件夾到XEDU教學資源目錄下，使用Jupyter打開3.訓練回歸模型推斷人體身高并搭建一個身高推斷系.ipynb文件；
②讀取數據并查看，拆分訓練集、測試集，選擇不同的算法進行模型訓練和評估；
③使用不同的特征列進行模型訓練的優化，優化完成后編寫模型應用程序。
01 準備過程
02 整體結構
03 重點說明
04 名詞解釋
知識探究
核心素養培育
（4）評價反思
組織學生討論在使用機器學習解決問題的過程中，所運用的方法（如數據收集、模型訓練、評估和優化的方法）有哪些優點和不足。
01 準備過程
02 整體結構
03 重點說明
04 名詞解釋
習題測試
選擇題：
在機器學習中，數據整理不包括以下哪項操作（ ）
A. 數據清洗 B. 數據標注 C. 數據擴充 D. 數據劃分
填空題：
使用 BaseDT 工具劃分數據集時，函數“split_tab_dataset ()”中用于指定拆分比例的參數是__________。
簡答題：簡述在選擇機器學習算法時需要考慮的因素。
01 準備過程
02 整體結構
03 重點說明
04 名詞解釋
小結回顧
請同學按照下列提示進行總結回顧：
1.學到了哪些知識與技能？
2.提升了哪些方面的能力？
3.生成了怎樣的觀點？
01 準備過程
02 整體結構
03 重點說明
04 名詞解釋
作業布置
1.項目實施作業
報告內容包括問題分析過程、數據處理步驟、模型訓練結果（包括選擇的算法、評估指標等）、模型應用的方式（如設計的智能系統界面或使用說明）以及遇到的問題和解決方法
2.課后挑戰作業（書本P28的“挑戰”部分）

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