01
数据可视化分析
围绕播放量、点赞量、UP 主表现和互动效率，完成多图表分析与结果解读。
实验目录
核心实验总览
已上线实验支持直接进入页面，建设中的实验暂仅展示名称与方向。
02
线性回归
实验页面入口已预留，可从首页直接进入具体页面继续建设与展示。
03
逻辑回归
围绕二分类任务，完成数据预处理、逻辑回归建模、指标评估、ROC 分析与特征解释。
04
朴素贝叶斯
围绕短信垃圾过滤任务，完成朴素贝叶斯建模、文本特征提取、模型评估与结果分析。
05
决策树
围绕红葡萄酒质量分类任务，完成决策树建模、树结构可视化、规则解读、模型评估与参数调优。
06
支持向量机
围绕乳腺癌良恶性分类任务，完成 SVM 建模、特征缩放、核函数比较、模型评估与参数调优。
07
神经网络
围绕手写数字识别任务，完成 MLP 建模、隐藏层结构分析、激活函数对比、模型评估与参数调优。
08
K-Means 聚类
围绕葡萄酒化学成分数据，完成 K-Means 聚类建模、肘部法则选 K、PCA 可视化与聚类质量评估。
09
房价预测
围绕 Kaggle 房价预测任务，完成数据清洗、特征工程、多模型回归建模与评估的完整流水线。
10
LSTM 时间序列预测
围绕墨尔本每日最低气温预测任务，完成 LSTM 建模、滑动窗口构建、序列预处理、模型评估与基线对比。
扩展资源
国内外数据集站点导航
为便于学生课后自主搜寻可用于回归、分类、聚类、可视化分析等任务的数据集，新增独立的资源导航页面。
自主扩展练习
新增
按任务类型查找数据，开展课后延伸实验
页面内容
集中介绍国内外常用公开数据平台，并补充课程适用场景、检索建议与使用提醒，帮助学生快速开始扩展练习。
适用任务
- 数据可视化与探索性分析
- 线性回归、逻辑回归等监督学习任务
- 聚类、降维等无监督学习任务