AIstudio作业

### AIstudio平台上作业示例和指导

#### 使用AIstudio平台完成机器学习项目

在AIstudio这样的在线编程环境中，学生可以利用丰富的计算资源来加速模型训练过程。对于初学者来说，一个典型的入门级任务可能是基于Iris鸢尾花数据集实现K近邻分类器[^1]。

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
import pandas as pd

# 加载数据集
data = load_iris()
df = pd.DataFrame(data.data, columns=data.feature_names)

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df, data.target, test_size=0.2, random_state=42)

knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(X_train, y_train)

print(f'Accuracy on training set: {knn.score(X_train, y_train)}')
print(f'Accuracy on testing set: {knn.score(X_test, y_test)}')

此代码片段展示了如何加载经典的数据集、分割成训练集与测试集以及建立简单却有效的监督学习模型。这不仅有助于理解基础算法的工作方式，而且能够熟悉Python科学计算库的使用方法。

#### 利用AIstudio进行自然语言处理练习

针对更高级别的课程设计，则可能涉及到复杂的NLP任务，比如情感分析。借助于Transformers架构的强大功能，在第四阶段的学习过程中，学员们将学会在全球范围内评估大型预训练模型的表现，并尝试对其进行微调以适应特定的应用场景[^2]。

from transformers import pipeline

classifier = pipeline('sentiment-analysis')

result = classifier("We are very happy to show you the 🤗 Transformers library.")
for res in result:
    print(res)

上述脚本说明了怎样快速上手Hugging Face提供的`transformers`库来进行文本情绪识别的任务。通过调整超参数或者更换不同的预训练权重文件，还可以进一步探索优化空间。