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机器学习课程实践教学案例设计与分析——以PM2.5预测为例

Practical Teaching Case Design and Analysis for Machine Learning Course——Taking PM2.5 Prediction as Example
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摘要 针对机器学习课程知识内容抽象、应用领域复杂等特点,设计机器学习实践教学案例,可以提升课程教学质量,培养学生逻辑思维。文章重点研究了应用于PM2.5预测的长短时记忆网络实践教学案例,详细阐述了数据集准备、模型设计、模型实现等内容,并基于Python进行了案例仿真与结果分析,为机器学习课程实践教学提供了案例参考。 According to the characteristics of machine learning course,such as abstract knowledge content and complex application fields,designing practical teaching cases of machine learning can improve the teaching quality and cultivate students’logical thinking ability.This paper focuses on the practical teaching case of LSTM network applied to PM2.5 prediction,describes data set preparation,model design and model implementation in detail,then carries out case simulation and result analysis based on python,which provides a case reference for practical teaching of machine learning course.
作者 高超 廉小亲 吴静珠 GAO Chao;LIAN Xiao-qin;WU Jing-zhu(School of Artificial Intelligence,Beijing Technology and Business University,Beijing 100048,China)
出处 《电脑与信息技术》 2022年第5期39-42,63,共5页 Computer and Information Technology
基金 北京工商大学研究生教育教学改革专项(项目编号:19008022056) 北京市自然科学基金资助项目(项目编号:6214034) 科技创新服务能力建设-基本科研业务费(项目编号:PXM2020_014213_000017)。
关键词 机器学习 教学案例 长短时记忆网络 PM2.5预测 machine learning teaching case LSTM network PM2.5 prediction
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