Решить задачи методами машинного обучения средствами языка Python

Решить 3 задачи методами машинного обучения средствами языка Python в Google Colaboratory. Для каждой задачи визуализировать данные в виде диаграмм, графиков и таблиц.

Для обучающей выборки (список учащихся и их характеристики) можно использовать готовые таблицы или создать свои.

Задача 1. Кластеризация

Подаются на вход результаты тестирования учащихся по 11 различным тестам по аналогии с тестом Векслера (https://psylab.info/Тест_Векслера/Взрослый_вариант). Предлагается проведение кластеризация методом k-средних с разбиением на кластеры, которые содержат системы рекомендаций. 

Задача 2. Регрессия

Определить насколько успешно студент справится с экзаменом по информатике, мы можем использовать регрессионный анализ с помощью метода дерева решений для прогнозирования балла на основе набора годовых итоговых оценок по предметам: информатика, физика, математика; количества часов, потраченных на изучение каждого из предметов; балл за олимпиаду по информатике; занимается ли с репетитором; и т.д.

Задача 3. Ассоциативные правила

Необходимо определить, какие взаимосвязи присутствуют у учеников школы с помощью метода Apriori. Подаются данные об учениках в формате: семья - полная/нет, класс + параллель класса, любимый предмет, какие кружки посещает, частота пропусков, занимается ли с репетитором, степень мотивации, средний балл по предметам, средний балл по любимому предмету.