实验一：回归预测小项目作业
实验简介
本课程为 2024 年数字媒体技术虚拟现实方向机器学习课程第一次小组作业（实验），主要内容为回归预测。
WARNING
本文档仅提供参考思路讲解，请根据实际情况自行思考，并结合实验要求及课程资料进行作业实践。
本文档的书写格式非作业要求格式，且非论文体（非常口语化），请自己组织语言转换为作业要求格式。
实验大纲
TIP
本次实验仅提项目一思路，其他实验请自行查找相关资料。
项目五为笔者小组的作业报告，仅供参考。
- 回归预测小项目实例一：线性回归、岭回归、Lasso 回归分别预测患者糖尿病病情
- 项目任务要求
- 数据集描述
- 获取数据集
- 数据集概述
- 特征描述
- [可选]数据集特征的分析（统计描述分析）
- 数据集划分
- 主要算法原理及模型评价方法陈述
- 数据集划分
- 模型 1：线性回归模型
- 模型建立
- 模型分析
- 模型 2：岭回归模型
- 模型建立
- 模型分析
- 模型 3：Lasso 回归模型
- 模型建立
- 模型分析
- 模型对比总结
- 总体对比
- 1.线性回归模型
- 2.岭回归模型
- 3.Lasso 回归模型
- 总结
- 回归预测小项目实例五：股票价格走势预测
- 本页大纲
- 项目任务要求
- 数据集描述
- 主要算法原理及模型评价方法陈述
- 代码实现
- 数据集爬虫
- 模型 1：基于平移对应的线性回归模型
- 错误的想法：直接批量预测
- 模型 2：基于特征提取、滑动窗口的岭回归模型
- 模型 3：经典 LSTM 模型
- 运行结果与分析
- 线性回归模型
- 错误的线性回归模型
- 特征提取、岭回归与滑动窗口
- LSTM 模型
- 模型对比与总结
- 项目总结与畅想