实战一:使用机器学习预测锂离子电池性能:特征工程描述包括电池的充放电循环数据、温度、电流、电压、电池的制造参数、材料特性等,选择不同的机器学习模型,例如决策树、随机森林、支持向量机,最后进行性能评估。 第二天上午 K-均值聚类、层次聚类、PCA、t-SNE 集成学习:随机森林、Boosting 交叉验证、性能指标、模型评估...