《机器学习Python实战》电子教案 01-2-项目1 机器学习认知

武汉软件工程职业学院教案（理论教学首页）（第1页）教案（理实一体化课）武汉软件工程职业学院教案（附页）（第NUMPAGES4页）课程名称机器学习授课内容项目1机器学习认知 1.2项目实训 1.2.1搭建机器学习开发环境——Anaconda 1.2.2JupyterNotebook的使用操作 1.2.3Numpy的基本使用 1.2.4Pandas的基本使用 1.2.5Matplotlib的基本使用 1.3项目拓展——查看机器学习常用数据集 授课安排授课时数2授课对象人工智能技术应用专业大二学生授课方法讲授+课内实训、任务驱动法授课教具Python3.7及后续版本、Anaconda、Jupyter教学目标思政目标：通过对开发环境的熟悉，希望大家在学习过程中多动手，多写代码，很多代码看起来简单，写起来可能错误百出，学习要脚踏实地，不能好高鹭远，纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。知识目标：1.能够熟练搭建机器学习开发环境2.能够熟练使用JupyterNotebook编写运行简单代码能力目标：1.逐步培养分析问题与解决问题的能力2.养成规范的编码习惯教学重点掌握基本库的安装和使用，配置开发环境教学难点机器学习常用数据集回顾上节课内容，继续讲解本课时的知识【课前安排】（1）教师对学生们的疑问进行统一答疑。（2）回顾总结上节课内容，继续介绍本课时的内容。上节课介绍了机器学习的相关概念，本节课介绍Python环境配置、集成开发环境、程序开发与编写。【导入新课】本次课的内容需要同学们积极动手，遇到问题多进行交流和讨论，促进学生进一步思考。（3）明确学习目标。Python的下载和安装JupyterNotebook的安装与使用方法一些必需库的安装及功能简介scikit-learn——Python机器学习库进行重点知识的讲解【讲授新课】教师根据课件，演示安装Python解释器。教师根据教材内容，以Windows系统为例演示安装python解释器。教师根据课件，讲解Python程序的运行方式。Python程序的运行方式有两种分别为交互式和文件式。交互式指Python解释器逐行接收Python代码并批量即时响应；文件式也称批量式，指先将Python代码保存在文件中，再启动Python解释器批量解释代码。教师根据课件，演示如何运行Python程序。教师根据教材内容1.3.3中的示例代码，演示Python代码的运行。教师根据课件，介绍JupyterNotebook的安装与使用方法。教师根据教材内容，以Windows系统为例演示如何下载安装和使用JupyterNotebook。教师根据课件，介绍一些必需库的安装及功能简介。教师根据课件介绍NumPy库、SciPy库、Pandas库、Matplotlib库的使用。教师根据课件，介绍scikit-learn——Python机器学习库。scikit-learn是一个由第三方志愿者维护的、不断改进的机器学习库；scikit-learn是一个建立在NumPy、SciPy和Matplotlib模块之上的，主要用Python语言开发的开源机器学习模块。（上机练习）上机练习主要针对本章中需要重点掌握的知识点，以及在程序中容易出错的内容进行练习，通过上机练习可以考察同学对知识点的掌握情况，对本章知识掌握程度。形式：单独完成上机一：请按照以下要求开始上机课：要求如下：掌握JupyterNotebook的安装与使用掌握程序开发流程掌握程序编写的基本方法【课堂小结】回顾上课前的学习目标，对本节课知识点进行总结。通过项目实训的方式学习了机器学习开发环境的搭建、JupyterNotebook的使用、Numpy的基本使用、Pandas的基本使用、Matplotlib的基本使用。并进一步学习了如何