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1、大数据分析处理课程教学单元设计单元8Scikit-Iearn机器学习授课教师：授课班级：学时：4教学条件Windows7,Pycharm,Anaconda3;局域网环境；多媒体教学系统教学素材参考教材、教学课件、题库、在线开放教学平台教学目标设计知识目标：（1） 机器学习的概念（2） 使用Sklearn处理数据（3） 数据预处理和降维（4） 构建聚类模型（5） 构建分类模型（6） 构建回归模型能力目标，（1） 理解机器学习的概念（2） 能够使用Sklearn实现简单的机器学习（3） 能够实现简单的建模案例思政育人目标（1）引导学生正确认识和理解学习的价值，培养浓厚的学习兴趣，养成自主学习的习惯
2、，掌握适合自身的学习方法，培养终身学习的意识。（2）遵守网络安全法等相关软件类法律法规教学内容（1） 使用Sklearn处理数据（2） 数据预处理和降维（3） 数据挖掘与建模重点机器学习的概念难点（1） 构建聚类模型（2） 构建分类模型（3） 构建回归模型教学过程设计教学单元8-1（2课时）主要步骤教学内容教学方法教学手段师生活动问题引入什么是机器学习？课件演示启发引入多媒体教师：课件演示学生：观察思考知识讲解(1) 机器学习的概念(2) SkIeam基本操作教师讲解课件演示多媒体教师：课件演示学生：观察思考示范操作(1) 使用Sklearn实现数据划分(2) 使用SkIearn数据集预处理(
3、3) 使用SkIearrI实现降维问题引导操作演示分析归纳多媒体开发平台教师：现场演示学生：观看演示实战训练(1) 实现Sklearn数据划分(2) 实现SkIearn数据集预处理(3) 实现SkIearn降维动手实践多媒体开发平台学生：动手实践课堂总结(1)评估讨论实训任务完成的速度；(2)评估讨论实训任务完成的规范性；(3)展示学生的完成效果；(4)考核学生结果。教师讲解多媒体课件演示教师：组织总结引导创新学生：听讲思考整理笔记课后作业完成网上教学平台线上习题教师讲解多媒体教师：布置作业提出要求学生：拓展完成教学单元8-2(2课时)主要步骤教学内容教学方法教学手段师生活动问题引入为什么建模
4、？课件演示启发引入多媒体教师：课件演示学生：观察思考知识讲解(1) 构建回归模型(2) 构建分类模型(3) 构建聚类模型教师讲解课件演示多媒体教师：课件演示学生：观察思考示范操作(1) 实现回归模型的方法(2) 实现分类模型的方法(3) 实现聚类模型的方法问题引导操作演示分析归纳多媒体开发平台教师：现场演示学生：观看演示实战训练(1) 实现回归模型(2) 实现分类模型(3) 实现聚类模型动手实践多媒体开发平台学生：动手实践课堂总结(1)评估讨论实训任务完成的速度；(2)评估讨论实训任务完成的规范性；(3)展示学生的完成效果；(4)考核学生结果。教师讲解多媒体课件演示教师：组织总结引导创新学生：听讲思考整理笔记课后作业完成网上教学平台线上习题教师讲解多媒体教师：布置作业提出要求学生：拓展完成
