《应用实例与实验》课件

《应用实例与实验》ppt课件目录CONTENTS•引言•应用实例•实验部分•结论01引言课程简介01020304课程名称《应用实例与实验》适用对象计算机科学与技术、学分3学分软件工程、数据科学与大数据课程性质专业必修课技术等专业的学生课程目标掌握应用实例的基本培养创新思维和实践概念、原理和方法，能力，为后续专业课培养解决实际问题的程的学习和实际工作能力打下基础熟悉实验设计和数据分析的方法，提高实验技能和数据处理能力02应用实例实例一数据分析在市场营销中的应用数据收集制定策略收集客户的行为、喜好、购买根据分析结果，制定个性化的历史等数据营销策略，如定向广告、促销活动等总结词数据分析评估效果通过数据分析，企业可以更精运用统计分析、机器学习等方通过销售数据、客户反馈等方准地定位目标客户，制定有效法，对收集到的数据进行分析式，评估营销策略的效果，持的营销策略，提高销售业绩续优化实例二人工智能在医疗诊断中的应用数据准备总结词收集大量的病例数据、医学影像等人工智能技术可以辅助医生进行疾病02诊断，提高诊断的准确性和效率模型训练0103运用深度学习等技术，训练疾病诊断模型持续优化根据实际应用效果，不断优化模型，提高诊断准确率0504辅助诊断医生通过比对患者的症状和模型预测结果，做出更准确的诊断实例三机器学习在金融风控中的应用总结词数据采集特征提取机器学习技术可以帮助金融机收集客户的交易数据、征信信从数据中提取出与风险相关的010203构识别和预防潜在的风险，保息等特征障资金安全模型构建风险预警结果反馈运用分类、聚类等方法，构建实时监测客户的交易行为，对根据预警结果，采取相应的措040506风险评估模型潜在的风险进行预警施，如冻结账户、发送提醒邮件等03实验部分实验一使用Python进行数据分析导入数据使用pandas库读取数据文件，如总结词CSV、Excel等格式掌握Python数据分析的基本流程和方法数据清洗处理缺失值、异常值和重复值，确保数据质量实验一使用Python进行数据分析01020304数据探索数据转换数据分析结果可视化使用描述性统计、可视化图表对数据进行必要的转换和重塑，运用统计学方法，如均值、方使用matplotlib、seaborn等等方法，了解数据分布和特征以便进行后续分析差、相关性分析等，挖掘数据库，将分析结果以图表形式呈中的规律和趋势现实验二构建简单的机器学习模型010203总结词数据准备特征工程掌握机器学习模型的基本将数据集分为训练集和测对数据进行特征选择、特原理和实现过程试集，为模型训练和评估征转换等操作，以提高模做准备型性能实验二构建简单的机器学习模型模型选择模型训练模型评估结果解释根据问题类型选择合适使用训练集对所选模型使用测试集对训练好的对模型进行解释和可视的机器学习模型，如线进行训练，调整模型参模型进行评估，计算准化，以便更好地理解模性回归、决策树、支持数以优化性能确率、召回率等指标型的预测结果向量机等实验三应用深度学习进行图像识别总结词数据准备网络架构掌握深度学习在图像识别收集并预处理图像数据集，选择合适的深度学习模型领域的基本原理和应用方包括训练集、验证集和测架构，如卷积神经网络法试集（CNN）实验三应用深度学习进行图像识别模型训练模型测试使用训练集对所选网络进行训使用测试集对训练好的模型进练，优化模型参数以降低损失行测试，评估模型的准确率和函数鲁棒性模型验证结果分析使用验证集对训练过程中的模分析模型的性能表现，探究深型进行验证，调整超参数以获度学习在图像识别领域的优势得最佳性能和局限性04结论本课程的意义和价值01020304掌握应用实例与实验的培养实际操作能力和实了解应用实例与实验在提升解决问题的能力，基本概念和原理验技能各领域的应用和价值培养创新思维下一步的学习计划深入学习相关领域的应用实例与实验，参加相关课程、培训和研讨会，拓展如人工智能、机器学习、数据挖掘等知识面和技能参与实际项目，将所学知识应用于实持续关注相关领域的发展动态，了解践中，提升实际操作能力最新技术和应用趋势THANKSTHANK YOUFOR YOURWATCHING。