在上海大学《机器学习》课程项目中，我们探讨了时序数据预测的机器学习方法，通过实验和案例研究，发现在选题和预处理阶段，数据特征的选取和处理是非常关键的；在模型选择和训练过程中，神经网络、支持向量回归以及决策树等方法都可以取得很好的效果；在测试阶段，各种评价指标的计算和结果分析可以帮助我们了解模型的优劣和改进方向。通过本项目，我们深入了解了机器学习在预测问题中的应用。