lab_03

"lab_03" 是一个实验室练习，它涉及到智能系统领域的学习，可能是某个课程或项目的一部分。由 "СтаростинВ.Р" 完成，这可能是一位参与者的姓名，暗示了个人作业或者团队合作。 提到的 "Лабараторная работа по Интелектуальным Системам ФФМиЕНН ФИбд-03-19" 指的是一次关于智能系统的实验室实践，这个活动可能在物理与数学学院（ФФМ - Физико-математический факультет）或工程与经济学院（ЕНН - Инженерно-экономический факультет）进行，课程编号为 "ФИбд-03-19"。这可能是一个特定课程的代码，代表着具体的学术年份和学期。 "Jupyter Notebook" 是一种广泛用于数据分析、机器学习和教学的交互式编程环境。它允许用户结合代码、文本、公式和图表，方便地展示和解释计算过程。在这个实验室练习中，"Jupyter Notebook" 很可能是学生用来编写、执行和展示实验结果的工具。 【压缩包子文件的文件名称列表】"lab_03-master" 可能是整个实验室练习项目的主分支或最终提交版本。通常，在软件开发中，"master" 分支代表主要或稳定的版本。因此，这个压缩文件可能包含了 "lab_03" 实验的所有相关材料，如 Jupyter Notebook 文件、数据集、代码库或其他辅助文档。 在这个实验室练习中，学生可能涉及了以下知识点： 1. **数据预处理**：清洗、转换和格式化原始数据，以便进行后续分析。 2. **数据分析**：使用统计方法探索数据的特征，寻找模式和趋势。 3. **机器学习算法**：可能涵盖了监督学习（如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林等）和无监督学习（如聚类、关联规则等）的基本概念和应用。 4. **模型评估**：使用交叉验证、准确率、精确率、召回率等指标评估模型性能。 5. **可视化**：通过 Matplotlib、Seaborn 等库创建图表，帮助理解数据和模型效果。 6. **Python 编程**：基础语法、Numpy 库用于数组操作、Pandas 库用于数据处理以及 Scikit-learn 库实现机器学习算法。 7. **版本控制**：可能使用 Git 进行版本管理，确保代码的安全性和可追溯性。 8. **文档编写**：使用 Markdown 或者其他方式在 Jupyter Notebook 中编写报告，解释实验步骤和结果。 这个实验室练习提供了一个实践平台，让学生能够将理论知识应用到实际问题中，通过编程和数据分析解决智能系统相关的问题。完成这个练习，学生不仅可以提升编程技能，还能深化对机器学习和数据科学的理解。