資源簡介

(共16張PPT)
情境導(dǎo)入：
本單元主題：智能技術(shù)初體驗(yàn)
機(jī)器學(xué)習(xí)可以使計(jì)算機(jī)模擬或者實(shí)現(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技能。從人工智能誕生之初，人們就希望計(jì)算機(jī)能夠像人一樣，可以從獲取的信息和過往的經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)，能實(shí)現(xiàn)自我學(xué)習(xí)與提高能力，從而解決實(shí)際問題。
人工智能的學(xué)習(xí)能力會超過人類的學(xué)習(xí)能力嗎
如何讓人工智能客服更加聰明，不會答非所問
《第9課 人工智能中的機(jī)器學(xué)習(xí)》
2023年浙教版 八年級下冊
-第2單元 智能技術(shù)初體驗(yàn) -
珠珠老師
信息科技 課件
2022新版課標(biāo)內(nèi)容
1
活動1：機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原理
2
活動2：有監(jiān)督學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí)
《目錄》
信息科技
3
活動3：機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用
01
機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原理
活動1
01.知識點(diǎn)講解
在傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)編程中，一般是通過程序明確告訴計(jì)算機(jī)每一步應(yīng)該做什么。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，沒有給計(jì)算機(jī)明確詳細(xì)的指令，僅給了數(shù)據(jù)和算法模型，讓機(jī)器研究問題、解決問題，從而讓機(jī)器能夠適應(yīng)新問題、不斷進(jìn)化和持續(xù)學(xué)習(xí)。
機(jī)器學(xué)習(xí)是一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)模型的計(jì)算機(jī)程序，通過對大量的數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行學(xué)習(xí)，以獲得、改善或逼近問題求解模型;隨著訓(xùn)練量的增加，能夠在遇到錯誤時(shí)進(jìn)行自我校正，從中獲取規(guī)律,最后找到解決某類問題的一個最合適的模型。舉例來說，在識別一張圖片內(nèi)容是否為貓的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)中，首先需要輸入大量的貓圖片，經(jīng)過對貓?zhí)卣鬟M(jìn)行學(xué)習(xí)后，具有識別圖片內(nèi)容是否為貓的能力，就說明該機(jī)器已經(jīng)學(xué)成了一個判斷圖片內(nèi)容是否為貓的模型。
活動1：機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原理
01
01.知識點(diǎn)講解
01
模型 機(jī)器學(xué)習(xí)的過程稱為訓(xùn)練，學(xué)習(xí)的結(jié)果稱為模型。一個已經(jīng)訓(xùn)練好的模型，可以被理解成一個函數(shù):y=f(x)。把數(shù)據(jù)（對應(yīng)其中的x)輸入進(jìn)去，得到輸出結(jié)果（對應(yīng)其中的y)。這個輸出結(jié)果可能是一個數(shù)值，也可能是一個標(biāo)簽，它會告訴我們一些事情。比如，用貓和非貓數(shù)據(jù)訓(xùn)練出了貓分類器。這個分類器就是分類模型，它其實(shí)是一個函數(shù)。
助力知識
活動1：機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原理
02
有監(jiān)督學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí)
活動2
01.知識點(diǎn)講解
活動2：有監(jiān)督學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí)
02
機(jī)器學(xué)習(xí)的方法主要有:有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)。
有監(jiān)督學(xué)習(xí)要拿一組已經(jīng)知道類別的數(shù)據(jù)，即帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，之后再利用學(xué)習(xí)得到的知識去對新的數(shù)據(jù)進(jìn)行判斷。舉例來說，在識別是否為貓的系統(tǒng)中，訓(xùn)練模型時(shí)，需要將每個圖片打上標(biāo)簽，表示當(dāng)前圖片是貓或者非貓。如圖9-1所示就是一個識別是否為貓的模型。
01.知識點(diǎn)講解
活動2：有監(jiān)督學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí)
02
無監(jiān)督學(xué)習(xí)，指計(jì)算機(jī)通過學(xué)習(xí)無標(biāo)簽數(shù)據(jù)，即機(jī)器并不知道學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的類別，從中提取能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行分類的特征，并根據(jù)特征的不同，將數(shù)據(jù)分割為不同的類的過程。如圖9-2所示的6個樣本，機(jī)器經(jīng)過學(xué)習(xí)后發(fā)現(xiàn)可以用于區(qū)別的特征有顏色和外形,根據(jù)這兩個特征的不同，可以將6個樣本分為3類，1，5為類(紅富士)，2，6為一類（青蘋果)，3，4為一類（蛇果)。
03
機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用
活動3
01.知識點(diǎn)講解
活動3：機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用
03
生活中有很多關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用，可能大家正在以某種方式使用它，但卻不知道它的存在。例如:虛擬個人助理、智能客服、垃圾郵件過濾等，如圖9-3所示。
虛擬個人助理，可以通過語音指令為人類提供各種各樣的幫助，如播放音樂、打開電子郵件、查詢天氣等。機(jī)器學(xué)勻是這些個人助理的重要組成部分，通過機(jī)器學(xué)習(xí)，個人助理能夠更了解用戶的需求，從而提供更符合用戶需求的個性化服務(wù)。
01.知識點(diǎn)講解
活動3：機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用
03
客服中心往往推薦客戶優(yōu)先使用智能客服。當(dāng)客戶提出需求時(shí)，智能客服從相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫中提取信息反饋給客戶。與此同時(shí)，隨著互動的深入能夠更好地理解客戶需求，為客戶提供更人性化的服務(wù)。
電子郵件是人們常用的交流工具，郵件服務(wù)器通常具有分類功能。用戶收到的每一封新郵件，會被自動篩選為重要郵件、普通郵件、廣告郵件和垃圾郵件等。面對垃圾郵件，郵件服務(wù)器會使用如內(nèi)容過濾、標(biāo)題過濾、常規(guī)黑名單過濾等這些基于規(guī)則的過濾方法，但根據(jù)既有的規(guī)則，往往無法過濾掉采用不斷翻新花樣編輯的垃圾郵件。為此，郵件服務(wù)器后臺可以使用基于機(jī)器學(xué)習(xí)郵件過濾器，這樣的郵件過濾器可以主動學(xué)習(xí)、不斷更新，從而提高過濾效果。
利用智能音響或者智能手機(jī)的語言助手，嘗試讓機(jī)器人幫你實(shí)現(xiàn)一項(xiàng)任務(wù)，體會聊天機(jī)器人的工作原理。
實(shí)踐探究
01.知識點(diǎn)講解
03
助力知識
通過設(shè)置郵件過濾規(guī)則，可以自定義郵件服務(wù)器對郵件的過濾功能。選用郵件服務(wù)時(shí)，可以選擇具有智能過濾功能的郵件服務(wù)器。
活動3：機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用
在當(dāng)前的人工智能研究和實(shí)踐中，大量機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)被引人并不斷發(fā)展。各種算法模型在大數(shù)據(jù)的驅(qū)動下，取得了越來越多的研究成果，機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)成為當(dāng)前實(shí)現(xiàn)人工智能的一個重要途徑。但是，機(jī)器學(xué)習(xí)需要的大量數(shù)據(jù)來源于人們的學(xué)習(xí)、生產(chǎn)、生活，這些數(shù)據(jù)可能涉及一些個人隱私，所以需要同時(shí)關(guān)注信息安全。
1．簡述有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別和聯(lián)系。
*2．以小組為單位，收集并整理機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展史，制作成電子作品，組內(nèi)分享和交流。
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鞏固練習(xí)
1
活動1：機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原理
2
活動2：有監(jiān)督學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí)
《總結(jié)》
信息科技
3
活動3：機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用
《感謝觀看》
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珠珠老師
2023年浙教版 八年級下冊《第9課 人工智能中的機(jī)器學(xué)習(xí)》教學(xué)設(shè)計(jì)
教學(xué)內(nèi)容分析
本節(jié)課是2023年浙教版出版的八年級下冊第二單元第5課。本節(jié)課分為三個活動：“機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原理”“有監(jiān)督學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí)”“機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用”三部分內(nèi)容組成。學(xué)生通過小組合作探究學(xué)習(xí)逐步掌握本節(jié)課的知識點(diǎn)，具備一定的小組合作能力、探究能力、創(chuàng)新能力等，提升信息社會責(zé)任，綜合提升信息素養(yǎng)。
教學(xué)目標(biāo)及核心素養(yǎng)指向
1、通過對機(jī)器學(xué)習(xí)的案例探究和應(yīng)用體驗(yàn),初步理解機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)原理和方法。（信息意識、計(jì)算思維） 2、了解機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用（信息意識、計(jì)算思維、數(shù)字化學(xué)習(xí)與創(chuàng)新、信息社會責(zé)任）
教學(xué)重難點(diǎn)
教學(xué)重點(diǎn)： 通過對機(jī)器學(xué)習(xí)的案例探究和應(yīng)用體驗(yàn),初步理解機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)原理和方法。 設(shè)計(jì)原因：理解機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)原理和方法是本節(jié)課的主要內(nèi)容，知識點(diǎn)的滲透需要作為重點(diǎn)內(nèi)容。 教學(xué)難點(diǎn)： 了解機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用 設(shè)計(jì)原因：了解機(jī)器學(xué)習(xí)此部分對學(xué)生來說難度較高，應(yīng)作為難點(diǎn)內(nèi)容。
教學(xué)過程
1、情境導(dǎo)入（3分鐘）
教師活動 學(xué)生活動
情境引入：機(jī)器學(xué)習(xí)可以使計(jì)算機(jī)模擬或者實(shí)現(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技能。從人工智能誕生之初，人們就希望計(jì)算機(jī)能夠像人一樣，可以從獲取的信息和過往的經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)，能實(shí)現(xiàn)自我學(xué)習(xí)與提高能力，從而解決實(shí)際問題。 人工智能的學(xué)習(xí)能力會超過人類的學(xué)習(xí)能力嗎 如何讓人工智能客服更加聰明，不會答非所問 學(xué)生聽教師引導(dǎo)生活中的案例,學(xué)生討論，回答提問
設(shè)計(jì)意圖： 激發(fā)學(xué)生對人工智能的學(xué)習(xí)興趣并快速進(jìn)入學(xué)習(xí)狀態(tài)。
2、新知講授（35分鐘）
教師活動 學(xué)生活動
活動1：機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原理 知識講解 在傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)編程中，一般是通過程序明確告訴計(jì)算機(jī)每一步應(yīng)該做什么。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，沒有給計(jì)算機(jī)明確詳細(xì)的指令，僅給了數(shù)據(jù)和算法模型，讓機(jī)器研究問題、解決問題，從而讓機(jī)器能夠適應(yīng)新問題、不斷進(jìn)化和持續(xù)學(xué)習(xí)。 機(jī)器學(xué)習(xí)是一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)模型的計(jì)算機(jī)程序，通過對大量的數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行學(xué)習(xí)，以獲得、改善或逼近問題求解模型;隨著訓(xùn)練量的增加，能夠在遇到錯誤時(shí)進(jìn)行自我校正，從中獲取規(guī)律,最后找到解決某類問題的一個最合適的模型。舉例來說，在識別一張圖片內(nèi)容是否為貓的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)中，首先需要輸入大量的貓圖片，經(jīng)過對貓?zhí)卣鬟M(jìn)行學(xué)習(xí)后，具有識別圖片內(nèi)容是否為貓的能力，就說明該機(jī)器已經(jīng)學(xué)成了一個判斷圖片內(nèi)容是否為貓的模型。 重點(diǎn)知識 模型 機(jī)器學(xué)習(xí)的過程稱為訓(xùn)練，學(xué)習(xí)的結(jié)果稱為模型。一個已經(jīng)訓(xùn)練好的模型，可以被理解成一個函數(shù):y=f(x)。把數(shù)據(jù)（對應(yīng)其中的x)輸入進(jìn)去，得到輸出結(jié)果（對應(yīng)其中的y)。這個輸出結(jié)果可能是一個數(shù)值，也可能是一個標(biāo)簽，它會告訴我們一些事情。比如，用貓和非貓數(shù)據(jù)訓(xùn)練出了貓分類器。這個分類器就是分類模型，它其實(shí)是一個函數(shù)。 活動2：有監(jiān)督學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí) 知識講解 機(jī)器學(xué)習(xí)的方法主要有:有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)。 有監(jiān)督學(xué)習(xí)要拿一組已經(jīng)知道類別的數(shù)據(jù)，即帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，之后再利用學(xué)習(xí)得到的知識去對新的數(shù)據(jù)進(jìn)行判斷。舉例來說，在識別是否為貓的系統(tǒng)中，訓(xùn)練模型時(shí)，需要將每個圖片打上標(biāo)簽，表示當(dāng)前圖片是貓或者非貓。如圖9-1所示就是一個識別是否為貓的模型。 無監(jiān)督學(xué)習(xí)，指計(jì)算機(jī)通過學(xué)習(xí)無標(biāo)簽數(shù)據(jù)，即機(jī)器并不知道學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的類別，從中提取能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行分類的特征，并根據(jù)特征的不同，將數(shù)據(jù)分割為不同的類的過程。如圖9-2所示的6個樣本，機(jī)器經(jīng)過學(xué)習(xí)后發(fā)現(xiàn)可以用于區(qū)別的特征有顏色和外形,根據(jù)這兩個特征的不同，可以將6個樣本分為3類，1，5為類(紅富士)，2，6為一類（青蘋果)，3，4為一類（蛇果)。 活動3：機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用 知識講解 生活中有很多關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用，可能大家正在以某種方式使用它，但卻不知道它的存在。例如:虛擬個人助理、智能客服、垃圾郵件過濾等，如圖9-3所示。 虛擬個人助理，可以通過語音指令為人類提供各種各樣的幫助，如播放音樂、打開電子郵件、查詢天氣等。機(jī)器學(xué)勻是這些個人助理的重要組成部分，通過機(jī)器學(xué)習(xí)，個人助理能夠更了解用戶的需求，從而提供更符合用戶需求的個性化服務(wù)。 客服中心往往推薦客戶優(yōu)先使用智能客服。當(dāng)客戶提出需求時(shí)，智能客服從相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫中提取信息反饋給客戶。與此同時(shí)，隨著互動的深入能夠更好地理解客戶需求，為客戶提供更人性化的服務(wù)。 電子郵件是人們常用的交流工具，郵件服務(wù)器通常具有分類功能。用戶收到的每一封新郵件，會被自動篩選為重要郵件、普通郵件、廣告郵件和垃圾郵件等。面對垃圾郵件，郵件服務(wù)器會使用如內(nèi)容過濾、標(biāo)題過濾、常規(guī)黑名單過濾等這些基于規(guī)則的過濾方法，但根據(jù)既有的規(guī)則，往往無法過濾掉采用不斷翻新花樣編輯的垃圾郵件。為此，郵件服務(wù)器后臺可以使用基于機(jī)器學(xué)習(xí)郵件過濾器，這樣的郵件過濾器可以主動學(xué)習(xí)、不斷更新，從而提高過濾效果。 重點(diǎn)知識 通過設(shè)置郵件過濾規(guī)則，可以自定義郵件服務(wù)器對郵件的過濾功能。選用郵件服務(wù)時(shí)，可以選擇具有智能過濾功能的郵件服務(wù)器。 在當(dāng)前的人工智能研究和實(shí)踐中，大量機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)被引人并不斷發(fā)展。各種算法模型在大數(shù)據(jù)的驅(qū)動下，取得了越來越多的研究成果，機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)成為當(dāng)前實(shí)現(xiàn)人工智能的一個重要途徑。但是，機(jī)器學(xué)習(xí)需要的大量數(shù)據(jù)來源于人們的學(xué)習(xí)、生產(chǎn)、生活，這些數(shù)據(jù)可能涉及一些個人隱私，所以需要同時(shí)關(guān)注信息安全。 學(xué)生通過教師的講解，以小組合作的方式，開展探討交流，完成任務(wù) 活動1：機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原理 小組合作探究 1.與同伴交流機(jī)器學(xué)習(xí)的原理。 活動2：有監(jiān)督學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí) 小組合作探究 梳理有監(jiān)督學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí)內(nèi)容。 活動3：機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用 小組合作探究 1.利用智能音響或者智能手機(jī)的語言助手，嘗試讓機(jī)器人幫你實(shí)現(xiàn)一項(xiàng)任務(wù)，體會聊天機(jī)器人的工作原理。
設(shè)計(jì)意圖: 培養(yǎng)學(xué)生獨(dú)立思考的能力，提高核心素養(yǎng)。
3、課堂小結(jié)（7分鐘）
教師活動 學(xué)生活動
總結(jié)本課內(nèi)容： 活動1：機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原理 活動2：有監(jiān)督學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí) 活動3：機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用 學(xué)生一同回答并梳理知識
設(shè)計(jì)意圖： 幫助學(xué)生梳理本節(jié)課知識，加深學(xué)生對知識的理解。(共1張PPT)
學(xué)習(xí)單
211
活動1：機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原理
與同伴交流機(jī)器學(xué)習(xí)的原理。
思考與討論
班級：8年__班
組別：______
2
活動2：有監(jiān)督學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí)
梳理有監(jiān)督學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí)內(nèi)容。
思考與討論
3
活動3：機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用
利用智能音響或者智能手機(jī)的語言助手，嘗試讓機(jī)器人幫你實(shí)現(xiàn)一項(xiàng)任務(wù)，體會聊天機(jī)器人的工作原理。
實(shí)踐探究《第9課 人工智能中的機(jī)器學(xué)習(xí)》作業(yè)設(shè)計(jì)
作業(yè)分析
作業(yè)類型 基礎(chǔ)型作業(yè) 探究型作業(yè) 實(shí)踐型作業(yè) 跨學(xué)科綜合作業(yè)
作業(yè)類別 課時(shí)作業(yè) 單元作業(yè) 學(xué)期作業(yè)
應(yīng)用場景 課前預(yù)習(xí) 課中練習(xí) 課后作業(yè)
作業(yè)對象 全體學(xué)生作業(yè) 學(xué)生根據(jù)情況可選作業(yè)
設(shè)計(jì)思路 本作業(yè)設(shè)計(jì)旨在通過填空題、選擇題和實(shí)踐題三種題型，全面檢驗(yàn)學(xué)生對機(jī)器學(xué)習(xí)基本概念、算法及應(yīng)用的理解。通過填寫關(guān)鍵信息、選擇正確答案以及動手實(shí)踐，學(xué)生能夠鞏固所學(xué)知識，提升實(shí)際操作能力，為深入學(xué)習(xí)人工智能領(lǐng)域打下基礎(chǔ)。
作業(yè)內(nèi)容
一、填空題【難度等級：★★★★】
1. 機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個分支，它指的是計(jì)算機(jī)系統(tǒng)通過______來不斷改善自身性能的過程。
2. 在機(jī)器學(xué)習(xí)中，常用的數(shù)據(jù)集通常被劃分為______集、______集和______集，以用于訓(xùn)練、驗(yàn)證和測試模型。
3. 監(jiān)督學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)中的一種方法，它要求提供帶有______的樣本數(shù)據(jù)，以便模型能夠?qū)W習(xí)從輸入到輸出的映射關(guān)系。
4. 在非監(jiān)督學(xué)習(xí)中，模型通過尋找數(shù)據(jù)中的______或______來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和規(guī)律。
5. 為了評估機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能，通常使用______、______等指標(biāo)來衡量模型的預(yù)測準(zhǔn)確性和泛化能力。
二、選擇題【難度等級：★★★】
1. 機(jī)器學(xué)習(xí)的主要目的是什么？
A. 替代人類工作
B. 讓計(jì)算機(jī)擁有自我意識
C. 使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠自動改進(jìn)其性能
D. 提高計(jì)算機(jī)的運(yùn)行速度
2. 在機(jī)器學(xué)習(xí)中，用于訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)集通常不包含哪種數(shù)據(jù)？
A. 輸入數(shù)據(jù)
B. 輸出數(shù)據(jù)
C. 錯誤數(shù)據(jù)
D. 標(biāo)簽數(shù)據(jù)
3. 監(jiān)督學(xué)習(xí)與非監(jiān)督學(xué)習(xí)的主要區(qū)別是什么？
A. 監(jiān)督學(xué)習(xí)需要標(biāo)簽數(shù)據(jù)，非監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要
B. 監(jiān)督學(xué)習(xí)用于分類，非監(jiān)督學(xué)習(xí)用于聚類
C. 監(jiān)督學(xué)習(xí)可以預(yù)測未來，非監(jiān)督學(xué)習(xí)不能
D. 監(jiān)督學(xué)習(xí)速度慢，非監(jiān)督學(xué)習(xí)速度快
4. 在評估機(jī)器學(xué)習(xí)模型時(shí)，以下哪個指標(biāo)通常用來衡量模型的準(zhǔn)確性？
A. 運(yùn)行時(shí)間
B. 數(shù)據(jù)集大小
C. 準(zhǔn)確率
D. 代碼行數(shù)
5. 機(jī)器學(xué)習(xí)中的過擬合現(xiàn)象通常指的是什么？
A. 模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，但在新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳
B. 模型訓(xùn)練時(shí)間過長
C. 模型需要的數(shù)據(jù)量太大
D. 模型復(fù)雜度太低，無法捕捉數(shù)據(jù)的特征
三、實(shí)踐題【難度等級：★★★★★】
1. 請使用一個簡單的機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如線性回歸或K近鄰）對一組數(shù)據(jù)進(jìn)行分類或回歸預(yù)測，并解釋你所選擇的算法的工作原理。你需要提供數(shù)據(jù)集的描述、算法的實(shí)現(xiàn)步驟以及最終結(jié)果的解釋。
2. 嘗試使用Python編程語言及其機(jī)器學(xué)習(xí)庫（如scikit-learn）來實(shí)現(xiàn)一個簡單的機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目。你可以選擇一個分類或回歸問題，并使用適當(dāng)?shù)臋C(jī)器學(xué)習(xí)算法來解決它。請寫出你的代碼，并解釋每一步的作用。
3. 在互聯(lián)網(wǎng)上搜索一個實(shí)際應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)的場景（如圖像識別、語音識別、推薦系統(tǒng)等），并詳細(xì)描述該場景中機(jī)器學(xué)習(xí)是如何應(yīng)用的。請解釋所使用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法、數(shù)據(jù)集、以及算法如何幫助解決實(shí)際問題。

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