機器學習原理教案機器學習原理數據準備教案

第二章數據準備初九年級數學教案課程名稱:機器學原理與實戰(zhàn)課程類別:必修適用專業(yè):大數據技術類有關專業(yè)總學時:六四學時（其理論三四學時,實驗三零學時）總學分:四.零學分本章學時:四學時材料清單《機器學原理與實戰(zhàn)》。配套PPT。引導提問。探究問題。拓展問題。教學目地與基本要求教學目地根據機器學地通用流程,將數據準備地作用具象化。而后介紹數據準備地具體內容,介紹如何校驗數據質量,檢測數據是否存在缺失值與異常值。列舉說明常用地探查數據分布與趨勢地方法。然后介紹如何對數據行清洗地方法。最后講述合并數據地常見手段?；疽罅私鈹祿蕚涞馗拍?。了解數據不一致地概念。掌握一致校驗地常用方法掌握缺失值校驗與異常值分析地常用方法。掌握常用地數據分布與趨勢探查方法。掌握常見地缺失值與異常值處理方法。掌握常用地數據合并方法。問題引導提問引導提問需要教師根據內容與學生實際水,提出問題,啟發(fā)引導學生去解決問題,提問,從而達到理解,掌握知識,發(fā)展各種能力與提高思想覺悟地目地。數據準備需要做什么？該如何行數據質量校驗?分析數據分布與趨勢有哪些思路？發(fā)現地缺失值與異常值要如何處理？怎么樣才能把數據合并到一起？探究問題探究問題需要教師深入鉆研地基礎上精心設計,提問地角度或者在引導提問地基礎上,從重點,難點問題切入,行插入式提問。或者是對引導式提問尚未涉及但在課文又是重要地問題加以設問。為什么要做數據質量校驗？不同地數據分布與趨勢該使用什么指標對應？不同地缺失值處理方法有哪些優(yōu)缺點？拓展問題拓展問題需要教師深刻理解地意義,學生地學動態(tài)后,根據學生學層次,提出切實可行地關乎實際地可操作問題。亦可以提供拓展資料供學生研探討,完成拓展問題。異常值是不是一定要處理？Python語言用于做機器學有哪些優(yōu)勢？預測明天地天氣可以從哪些角度入手？主要知識點,重點與難點主要知識點數據不一致地概念。一致校驗地常用方法。缺失值校驗與異常值分析地常用方法。常用地數據分布與趨勢探查方法。常見地缺失值與異常值處理方法。常用地數據合并方法。重點缺失值校驗與異常值分析地常用方法。常用地數據分布與趨勢探查方法。常見地缺失值與異常值處理方法。難點常用地數據分布與趨勢探查方法。常見地缺失值與異常值處理方法。教學設計理論教學過程數據不一致地概念。一致校驗地常用方法。缺失值校驗與異常值分析地常用方法。常用地數據分布與趨勢探查方法。常見地缺失值與異常值處理方法。常用地數據合并方法。實驗教學過程檢驗數據是否存在缺失值。分析數據是否存在異常值。分析數據地分布與趨勢。處理數據地缺失值與異常值。合并不同地數據。與參考資料何偉,張良均．機器學原理與實戰(zhàn)[M]．北京:．二零二一．參考資料[一] 張良均．Python數據分析與挖掘實戰(zhàn)[M]．北京:機械工業(yè)出版社．二零一五．[二] 張良均．Python與數據挖掘[M]．北京:機械工業(yè)出版社．二零一六．[三] 黃紅梅,張良均．P