个人项目:作业二 新猜数字小游戏

玛卡巴卡 2022-02-22 12:25:22
表头表头
项目新猜数字游戏
所属课程软件工程
作业简介开发新猜数字小游戏,并用JUnit进行测试 熟悉使用JUnit
作业要求开发新猜数字小游戏,使用GIT进行源码管理,使用单元测试工具JUnit对各个方法进行单元测试
作业目的熟悉GIT、码云、JUnit基本使用方法,单元测试设计以及回顾Java的基本语法
参考资料新猜数字游戏的介绍需求
学生姓名李茂嗣
代码仓库https://gitee.com/li-maosi/a2.git
...全文
6372 回复 打赏 收藏 转发到动态 举报
写回复
用AI写文章
回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
在“天池平台手车交易价值评估竞赛”这一数据科学任务中,参与者需构建预测模型以估算手车辆的市场成交价。此类赛事属于机器学习与数据分析领域的典型应用场景,旨在系统提升参赛者的特征构建、模型优化及结果验证能力。下文将分模块阐述关键技术要点: 1. 数据清洗与规整 原始数据集需经过系统处理,包括填补空缺数值、识别离群观测、剔除冗余字段,并将分类变量编码为模型可读的数值形式。此阶段质量直接影响后续建模效果。 2. 特征构建与筛选 需从原始字段中提炼有效预测因子,包括但不限于车辆制造厂商、出厂年份、行驶总里程、外观配色及动力系统配置。基于领域常识可衍生特征,例如车龄换算、年均行驶强度指数等。 3. 数据分布探查 通过统计图表分析变量间关联规律,例如采用趋势线观察里程数与价格的相关性,使用分位数图示不同品牌的价格区间分布特征。 4. 算法模型选型 常用预测架构包括线性回归模型、树型决策结构、集成学习方法(如随机森林、XGBoost、LightGBM)、支持向量机及深度学习网络。需根据数据特性与计算资源进行综合选择。 5. 参数优化流程 采用K折交叉验证评估模型稳定性,配合网格搜索或随机搜索策略进行超参数调优,以最大化模型预测精度。 6. 集成策略应用 通过Bagging、Boosting或堆叠融合等技术整合多个基模型,通常能获得超越单一模型的表现。 7. 性能度量标准 预测任务常用评估指标包括均方误差、平均绝对误差、均方根误差及决定系数。不同业务场景需针对性选择评估体系。 8. 结果输出规范 最终预测结果需按赛事要求整理为特定结构的数据文件,通常包含样本标识符与对应价格预测值两列。 9. 时序特征处理 当数据包含交易时间维度时,需引入时间序列分析方法(如季节性分解、循环神经网络)捕捉市场波动规律。 10. 工程实践规范 采用Git进行版本追踪,通过模块化编程提升代码可维护性,建立标准化实验记录体系。 该竞赛全面覆盖数据预处理、特征工程、模型构建与验证等核心环节,同时强调工程化实施规范,既能强化技术理论认知,又可培养实际业务场景的问题解决能力。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!

283

社区成员

发帖
与我相关
我的任务
社区描述
沈阳北软信息职业技术学院计算机系软件工程课程教学、学习、交流社区。
c++pythonc语言 高校
社区管理员
  • 北软夏老师
加入社区
  • 近7日
  • 近30日
  • 至今
社区公告

各位同学,

 

你好,欢迎加入沈阳北软软件工程CSDN社区!此社区用于开展软件工程教学活动以及为各位同学提供软件工程相关话题交流平台。加入社区后请完成如下任务:

1. 更改社区签名(注意,不是昵称)为“年级+专业+方向+姓名”,如:19软件安卓张三,19计应WEB前端李四,19计应JavaWeb王五。

 

期待社区伴你成长!

 

2021.08.24

试试用AI创作助手写篇文章吧