在哈尔滨工业大学（HIT）的机器学习课程中，实验二是对这一重要领域的深入探索。机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机系统能够从数据中学习并改进其性能，而无需显式编程。在这个实验中，学生将有机会亲自动手实践，理解和应用基本的机器学习概念和技术。
"lab2.pdf"很可能包含实验的详细指南、理论背景和具体任务说明。PDF文件可能涵盖以下几个方面的内容：
1. **数据预处理**：在进行机器学习之前，通常需要对原始数据进行清洗和转换。这可能包括处理缺失值、异常值，以及特征缩放等步骤。数据预处理对于提高模型的性能至关重要。
2. **线性回归**：实验可能涉及到简单的线性回归模型，这是一种基础的预测模型，用于建立因变量与一个或多个自变量之间的线性关系。学生将学习如何拟合线性模型，计算残差，以及评估模型的性能。
3. **逻辑回归**：作为分类问题的常用方法，逻辑回归虽然名字中有“回归”，但实际用于处理二分类问题。实验可能会让学生理解sigmoid函数，训练逻辑回归模型，并理解模型的决策边界。
4. **交叉验证**：为了评估模型的泛化能力，交叉验证是一种有效的方法。学生可能会学习K折交叉验证，理解其工作原理，并用于调整模型参数。
5. **模型评估指标**：实验可能涉及各种评估指标，如均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、R^2分数、准确率、召回率、F1分数等，用于衡量模型的性能。
"lab2.py"很可能是配套的Python代码，用于实现上述的机器学习任务。学生可能需要编写代码来加载数据、进行预处理、训练模型、进行预测，并进行模型性能的可视化。这将涉及Python的基础语法、Numpy库用于数值计算、Pandas库处理数据框，以及可能的Matplotlib或Seaborn库进行数据可视化。
此外，实验还可能涉及使用Scikit-learn库，这是一个强大的Python机器学习库，提供各种机器学习算法和工具，简化了模型构建和评估的过程。通过这个实验，学生不仅能掌握机器学习的基本概念，还能提升编程和数据分析的实战技能，为后续更复杂的机器学习项目打下坚实基础。
