機(jī)器學(xué)習(xí)建?；A(chǔ)教學(xué)課件-機(jī)器學(xué)習(xí)建模綜合案例-共享單車騎行量預(yù)測_第1頁
機(jī)器學(xué)習(xí)建?；A(chǔ)教學(xué)課件-機(jī)器學(xué)習(xí)建模綜合案例-共享單車騎行量預(yù)測_第2頁
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機(jī)器學(xué)習(xí)建模基礎(chǔ)教學(xué)課件-機(jī)器學(xué)習(xí)建模綜合案例-共享單車騎行量預(yù)測_第4頁
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泰坦尼克號生還情況預(yù)測01任務(wù)共享單車騎行量預(yù)測機(jī)器學(xué)習(xí)建模綜合案例單元1002任務(wù)2任務(wù)2：共享單車騎行量預(yù)測任務(wù)描述和目標(biāo)任務(wù)描述本任務(wù)采用的訓(xùn)練數(shù)據(jù)為2011年以及2012年每天共享單車騎行數(shù)量的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)包含每天的日期、天氣等信息，任務(wù)要求根據(jù)已有數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，并預(yù)測每天的共享單車騎行量。我們將使用回歸建模方式來模擬該數(shù)據(jù)集，并了解溫度、風(fēng)和時(shí)間等變量是如何影響美國中大西洋地區(qū)的自行車租賃需求的。2任務(wù)目標(biāo)學(xué)習(xí)解決機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)過程中的數(shù)據(jù)探索、數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練等過程中的主要方法任務(wù)實(shí)施1.數(shù)據(jù)描述讀取數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)基本統(tǒng)計(jì)2任務(wù)實(shí)施1.數(shù)據(jù)描述數(shù)據(jù)相關(guān)性2任務(wù)實(shí)施2.數(shù)據(jù)預(yù)處理類別型數(shù)據(jù)：需要進(jìn)行獨(dú)熱編碼處理。數(shù)值型數(shù)據(jù)：需要進(jìn)行歸一化處理。合并數(shù)據(jù)：對于以上兩個(gè)數(shù)據(jù)需要進(jìn)行合并。2任務(wù)實(shí)施3.數(shù)據(jù)訓(xùn)練和預(yù)測使用線性回歸使用嶺回歸使用Lasso回歸2作業(yè)1.簡述共享單車騎行量預(yù)測案例對數(shù)據(jù)進(jìn)行了哪些預(yù)處理？ThankYOU!

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