本项目从选出的股票中，采 用 SVM 机器算法模型，根据股票的历史数据，构建训练数据集，采用模型进行 机器学习训练获取策略，从而分析预测股票的涨跌情况。

1 引言 2 基本术语 3 假设空间 4 归纳偏好

一、项目背景       水产养殖的关键因素之一是水质，养殖水体生态系统的平衡状况可通过水质颜色体现而传统水质监控的关键是行家。本案例主要根据水质图片利用图像处理模型和分类算法实现水质的自动检测。   二、项目目标       1. 分析不同水质样本的特征。       2. 实现对水质情况的自动分析。   三、实现工具       Python3：Pandas、Matplotlib、SVM等。   注：本课程仅供在线实习班级使用。

      为贯彻落实国务院发布的《促进大数据发展行动纲要》和工业和信息化部发布的《大数据产业发展规划（ 2016-2020年）》。加快实施国家大数据战略，推动大数据产业健康快速发展，针对高职“大数据技术与应用”专业建设和发展的需求，通过引入大数据各个环节的实际应用场景，全面考察高职学生大数据技术基础、软件开发相关技术、Hadoop 及其生态组件部署与管理、数据采集、数据清洗、数据分析和数 据可视化等前沿的知识、技术技能以及职业素养和团队协作能力。        赛项围绕大数据产业各个岗位的实际需求和要求进行设计，通过大赛搭建校企合作的平台，深化产教融合，推进产教融合人才培养模式，提升大数据技术与应用专业及其他相 关专业毕业生能力，推动院校和企业联合培养大数据人才，加强学校教育与产业发展的有效衔接，促进职业院校信息类相关专业共同发展，为国家战略规划提供大数据领域的高素质技能型人才。

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