线性回归预测PM2.5----台大李宏毅机器学习作业1(HW1)

好的，这是一个经典的机器学习问题。以下是实现线性回归预测PM2.5的步骤：

1. 数据准备：从台湾环境保护署所提供的空气品质观测数据中，选取12个月份的每天24小时的资料，总共有12*24=288个数据点。每个数据点包含18个特征和1个标签（即PM2.5浓度）。可以使用pandas库来读取数据，处理数据等。

2. 特征工程：将原始数据转换为模型能够使用的特征。具体来说，可以采用以下方法：

（1）将时间序列转换为连续的序列，例如使用前9小时的空气质量数据来预测第10小时的PM2.5浓度。

（2）对于缺失值，可以使用均值或者中位数进行填充。

（3）可以考虑添加一些新的特征，例如时间戳、一些统计特征等。

3. 模型训练：将数据分为训练集和验证集（测试集），使用训练集进行模型的训练，采用梯度下降法或者正规方程法求解线性回归模型的参数。训练过程中，需要注意正则化，以避免过拟合。

4. 模型评估：使用验证集进行模型的评估，计算出模型的RMSE（均方根误差）等指标。

5. 模型预测：使用训练好的模型对测试集进行预测，生成预测结果。可以将预测结果保存为csv文件，并将其提交到比赛平台上进行评估。

在实现过程中，可以参考台大李宏毅老师的课程作业，里面有详细的代码和实现过程。

相关问题

李宏毅机器学习 hw1

回答: 李宏毅的机器学习课程中的hw1是关于线性回归任务的。这个作业的重点在于对原始数据的处理和线性回归训练的过程。学生通过分析目标，使用kaggle波士顿房价预测来提升作业1的性能。在这个过程中，有一篇博客文章提到了如何通过神经网络来确定输入的重要性[2]。此外，还有一个问题讨论了神经网络是否需要具有正态分布的数据[3]。

李宏毅机器学习HW5-Transformer数据

李宏毅的机器学习课程中提到的HW5（作业5），可能涉及到Transformer模型在自然语言处理任务中的应用。Transformer是一种基于自注意力机制的深度学习模型，最初由Google在2017年提出的BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）就是其变种之一。

在HW5的数据部分，学生可能会接触到如何加载和预处理Transformer需要的文本数据，比如常见的英文文本数据集如IMDB电影评论、Twitter情感分析数据，或者是更专业的如WMT机器翻译任务的数据集。他们需要对数据进行分词（Tokenization）、编码（如使用WordPiece或SentencePiece）、填充零（Padding）、切分成训练、验证和测试集等步骤。

此外，可能还会涉及如何配置Transformer模型的结构参数（如头的数量、隐藏层的大小等）、调整优化器和学习率策略，并通过训练过程监控指标如 perplexity 或 BLEU分数来评估模型性能。