空气质量，即反应空气污染程度的指标。它是依据空气中污染物浓度的高低来判断的，当空气中污染物浓度过高时极易产生雾霾天气。雾霾主要影响包括空气的质量与能见度，对于人体也存在一定危害。我国雾霾天气问题突出，全国已设1436个国家空气质量监测站点，由国家统一运行维护，监测数据直报国家并对外公开。然而，虽然如此，由于维护管理不善导致的数据质量问题以及层出不穷的数据造假事件，让人们对官方公布的数据不甚信任。那我们是否有一个更为直观可信赖的方法来对环境空气质量雾霾天气进行直接识别，可监控不同时期空气质量变化，从而对污染管控、削减污染峰值提出措施建议。
（二）机器学习设计案例设计方案：
（三）机器学习的实现步骤：
1、数据集的下载
2、显示数据集个数
3、搭建卷积神经网络模型
4、看一下特征图的维度如何随着每层变化
5、编译模型并进行图像预处理
6、对模型进行训练10轮次
7、数据保存为h5文件
8、绘制损失曲线和精度曲线图
9、从测试集中读取一条样本并显示
10、建立模型，输入为原图像，输出为原模型的前8层的激活输出的特征图
11、显示8层激活输出的全部特征图
12、导入图片进行预测
13、用测试集对模型进行测试
14、更改训练50轮次
15、训练过程产生的数据保存为h5文件
16、绘制损失曲线和精度曲线图
17、导入图片进行预测
18、用测试集对模型进行测试
19、附上全部代码：
（四）总结：
结论：从以上两次不同轮次训练的测试结果可以看出，训练数据和验证数据的准确率会随着训练轮次的增加而提高。测试集精度在epochs = 10时为0.77，而在epochs = 50时为0.89，这结果相差达0.12左右。因此该模型在训练轮次上还可以继续增加即可达到最适的结果。相信继续增加训练轮次，测试准确率将不断提高，以保证测试结果数据的可靠性。
收获：随着大数据时代各行业对数据分析需求的持续增加，通过机器学习高效地获取知识，已逐渐成为当今机器学习技术发展的主要推动力。在本次机器学习的过程中，我深刻的了解了机器学习，它是人工智能的核心，更是使计算机具有智能的根本途径。本次课程设计基本实现，但不足之处在于准确率并没有达到我预期的标准，如何让准确率再提高是需要改进的地方。感谢老师本学期的教学，让我对机器学习的概念有了更进一步的学习。