机器学习锂离子电池专题学习

第一天上午：锂离子电池与机器学习基础

锂离子电池与机器学习背景：了解锂离子电池的基本原理、发展历程、应用领域以及当前面临的挑战；介绍机器学习的定义、发展历程、主要应用领域以及与锂离子电池研究的结合点，探讨机器学习如何助力锂离子电池性能提升和新材料研发。

Python基础语法、函数、模块和包、面向对象编程

机器学习库介绍：Numpy、Pandas、Matpliotlib、Seaborn、Scikit-learn

第一天下午：监督学习与非监督学习入门

监督学习与非监督学习

K-近邻、支持向量机、决策树、线性回归、逻辑回归

实战一：使用机器学习预测锂离子电池性能：特征工程描述包括电池的充放电循环数据、温度、电流、电压、电池的制造参数、材料特性等，选择不同的机器学习模型，例如决策树、随机森林、支持向量机，最后进行性能评估。

第二天上午：聚类分析与集成学习

K-均值聚类、层次聚类、PCA、t-SNE

集成学习：随机森林、Boosting

交叉验证、性能指标、模型评估与选择、网格搜索

实战二： 特征选择与聚类算法选择：根据锂离子电池的性能特征（如容量、能量密度、内阻、循环稳定性等），选择合适的聚类算法（如K-均值聚类、层次聚类等），通过特征工程对数据进行预处理，将数据转换为适合聚类分析的格式。

聚类结果分析与降维验证：对聚类结果进行分析，观察不同聚类类别中电池的性能特点和分布规律，通过降维技术（如PCA、t-SNE）对聚类结果进行可视化验证，判断聚类结果的有效性和合理性，为锂离子电池的性能分类和优化提供依据。