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计算机基础知识课程自学(计算机基础知识课程自学视频)

【导读】本文介绍23种机器学习项目的思路，获取成长技术的真实体验。

我们都知道课本上还有一个词条和实际操作。关于机器学习有什么好的项目可以实用？

我们建议在本教程中提出这篇文章，它为初学者、中级专家和专家提供了23个机器学习项目的创造力，以获得增长技术的实践经验。这些机器学习项目的思路会帮助你理解职业生涯中需要实施的所有实践。

通过项目学习是你在短时间内所能做的最好的投资。这些项目使您能够快速开发和增强机器学习技能。语言，这些机器学习项目可以使用Python、R或任何其他工具开发。

初学者学习项目

在本节中，我们列出了面向初学者/初学者的机器学习项目。如果你从事的是基础机器学习项目，请跳到下一节：中级机器学习项目。

1.虹膜分类项目

上下文：鸢尾有不同的类型，可以根据花瓣和萼片的长度来区分。这是机器学习初学者预测新鸢尾物种的基础项目。

数据集：虹膜分类数据集

https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/iris.

2.使用Python创建你自己的模拟符号

竞争：机器学习项目的目标是对人的面部表情进行分类，并将其映射到表情符号中。我们将建立一个卷积经网络来识别面部表情。然后，我们将使用相应的通俗符号或头像来映射这些情绪。

源代码：EMOJIFY项目

https://data-flair . training/blogs/create-e moji-with-deep-learning/

3.使用机器学习来预测贷款

竞争：ML项目背后的想法是创建一个模型，对用户可以借款的金额进行分类。它是根据用户的婚姻状况、受教育程度，而增加人员和就业数量。我们可以为这个项目建立一个线性模型。

数据集：贷款预测数据集

https://www . ka ggle . com/altruistdelhite 04/loan-prediction-problem-dataset。

4.房价预测项目

竞争：数据集包含波士顿其他地方的房价。房子的价格根据犯罪率和房间数量的不同而不同。对于初学者来说，这是一个非常好的ML项目，可以根据新的数据预测价格。

数据集：房价预测数据集

https://www.cs.toronto.edu/~delve/data/boston/bostondail.html.

5.Mnist数字分类器学习项目

竞赛：MNIST数字分类Python项目使机器能够识别手写数字。这个项目对计算机视觉非常有用。在这里，我们将使用MNIST数据集使用卷积经网络训练模型。

数据集：Mnist数字识别数据集

https://drive . Google . com/file/d/1 hjiolxctfh 3ul 2 ytqxu _ 1 f 6 c 0 zlr 8v _ k/view。

源代码：手写数字识别项目

https://data-flair . training/blogs/python-deep-learning-project-handled-dit-recognition/

6.使用机器学习来预测股票价格

项目背景：股票市场价格有许多数据集。这个机器学习初学者项目旨在预测去年股市的未来价格。

数据集：股票价格预测数据集

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