研究生入学预测实验：人工智能导论中使用的技术和工具

在‘人工智能导论’课程中进行的‘研究生入学预测’实验中，使用了以下技术和工具：

Python编程语言：Python是一种通用的高级编程语言，用于实现数据处理和建模算法。我们使用Python作为主要的编程语言来实现实验中的算法和模型。
Jupyter Notebook：Jupyter Notebook是一种交互式计算环境，可以在浏览器中创建和共享文档，支持代码、文本、图像等多种格式的内容。我们使用Jupyter Notebook来编写和执行实验的代码，并在其中记录实验过程和结果。
Pandas库：Pandas是一个开源的数据分析库，提供了数据结构和数据分析工具，可以方便地处理和分析数据。在实验中，我们使用Pandas来读取和处理数据集，进行数据清洗、预处理和特征工程等操作。
Scikit-learn库：Scikit-learn是一个开源的机器学习库，提供了各种机器学习算法和工具。在实验中，我们使用Scikit-learn来构建、训练和评估机器学习模型，例如决策树、支持向量机、逻辑回归等。
Matplotlib库：Matplotlib是一个Python的绘图库，可以用来绘制各种类型的图表和可视化。在实验中，我们使用Matplotlib来绘制特征分布图、模型评估图等，帮助分析数据和模型。
Numpy库：Numpy是一个Python的科学计算库，提供了高性能的多维数组对象和各种数学函数。在实验中，我们使用Numpy来进行数值计算和矩阵运算，例如特征缩放、数据标准化等。
Anaconda发行版：Anaconda是一个包含Python和各种科学计算工具的集成发行版，提供了方便的环境管理和包管理功能。我们使用Anaconda来安装和管理实验所需的Python和相关工具，确保实验环境的一致性。

以上是‘研究生入学预测’实验中所使用的关键技术和工具的详细介绍。这些技术和工具在实验中发挥了重要的作用，帮助我们完成了数据处理、特征工程、模型构建和评估等任务。