主要内容
- 进行数据清理
- 数据统计与分析
- 使用ML的函数如KNN,线性回归，逻辑回归等方法来预测表格中的数据，如在BikeBuyers表中为根据购买者的年收入，家庭地址，家中有几个小孩等等因素来预测该购买者的类型（高消费，低消费等等，用数字表示），在Zombie Enterpri中则根据企业的一些因素来预测该企业是否为僵尸企业（flag为1则表示是）
- 可以使用一些函数来分析哪些因素与要预测的东西最相关，使用这些因素作为ML函数中的形参，这样可以训练出更好，更精准的模型
参加这个暑期的课程也属实是超出了我的预料，一开始报名了之后就忘记了这件事了，后面去社会实践的时候这边已经开始上课了，虽然上课非常无聊，上午就放ML的视频，下午就用chatgpt或者copilot生成一下代码，然后不断地调试，最后做个汇报写个文档就结束了，学校的这些活动大部分都十分无聊且没用，以后不要再被老师忽悠过来了，非常劝退！！