机器学习与数据挖掘课程设计

### 关于机器学习和数据挖掘课程设计的实现方案

#### 一、线性回归模型构建与评估
对于初学者而言，理解并实践简单的监督学习算法是一个很好的起点。以线性回归为例，在Apache Spark MLlib框架下可以轻松完成建模过程[^1]。

from pyspark.ml.regression import LinearRegression
# 加载训练数据集 lrmurder-sample
training = spark.read.format("libsvm").load("path/to/lrmurder-sample")

lr = LinearRegression(maxIter=10, regParam=0.3, elasticNetParam=0.8)

# 训练模型
lrModel = lr.fit(training)

# 使用测试数据集 lrmurder-test 进行预测
test = spark.read.format("libsvm").load("path/to/lrmurder-test")
predictions = lrModel.transform(test)

此段代码展示了如何通过Spark MLlib库来加载LIBSVM格式的数据文件，并创建一个带有正则化参数设置的线性回归对象；接着调用`fit()`函数执行实际的学习操作得到拟合后的模型实例；最后再读取另一份用于检验效果的新批次记录作为输入传递给已经训练好的估计器来进行推断运算[^2]。

#### 二、复杂场景下的应用——基于YOLOv10的目标检测系统开发
当涉及到更复杂的计算机视觉任务时，则可能需要用到更为先进的技术栈。比如下面这个案例描述了一个完整的端到端解决方案，它不仅涵盖了目标分类还涉及到了定位功能的设计思路：

- **数据准备**：收集标注有船只位置信息及其类型的图像集合；
- **环境搭建**：安装必要的依赖项如PyTorch等深度学习平台以及OpenCV之类的辅助工具包；
- **网络架构定义**：参照官方文档给出的基础版本对YOLO v10结构做适当调整使之适应特定需求；
- **UI界面制作**：采用图形化编程语言Qt Designer快速原型迭代直至满足交互体验标准；
- **性能优化措施**：针对硬件资源特点采取有效的加速策略提高推理速度降低延迟时间；
- **部署上线流程**：考虑云端服务API接口封装或是嵌入式设备SDK集成两种方式发布最终产品形态[^3]。

上述内容提供了一套较为全面的技术路线图供参考实施类似的科研课题研究工作。