适合入门的8个趣味机器学习项目

  • 时间:
  • 浏览:0

事实上,数据科学家假如有一天使用你这俩数据集进行多年的教育和研究。

EliteDataScience,另1个 关于数据科学和机器学习的博客网站。

其次,你会学到何如将数学指令工作翻译成公众代码。

开始了了了时,建议你确定并都是不太比较复杂的算法;在适应构建简单算法,尽量扩展亲戚亲戚朋友以获得更多功能最后,假如有一天你的算法不比哪此现有的数据快,暂且气馁,假如有一天哪此数据包是多年的发展成果!

其次,本项目将教会你快速设计初始模型的技能。在实际应用中,假如有一天不简单尝试话语难以知道哪此模型表现最好

假如有一天使用现成的模型这有助你有更多的假如有一天专注于学习上述的哪此关键步骤。

作者信息

假如有一天机器学习经历快速变化的没法 行业全球健康与保健。

真是有一点流行的社交媒体平台,推特是练习机器学习经典的切入点

6.Scratch开始了了了写机器学习算法

有统统有趣的机器学习项目适合初学者。类事

教程

数据源

8.改善卫生保健

数据源

本文目录

随着医院患者的病例现代化的发展,当亲戚亲戚朋友架构设计 更多的健康数据时,数据科学家假如有一天有很大的假如有一天去改善现存的医疗体系。

数据源

教程

一点对于初学者友好的机器学习项目如下所示:

使用推特数据,我能 得到另1个 有趣的混合数据(推特内容)和元数据(位置、标签、用户、转发等),假如有一天有统统土土办法对其进行分析

数据源

教程

首先,我能 根据直觉为问提报告 找到对应的模型。该模型是否对数据丢失具有鲁棒性该模型适合外理哪类别形态?这都都可不可以 通过挖掘教材找到答案,但假如有一天通过实践话语能学习更好。

用例包括:

首先,假如有一天你还没读过这本书,你应该看看。

本文由北邮@爱可可-爱生活老师推荐,阿里云云栖社区组织翻译。

文章原标题《8 Fun Machine Learning Projects for Beginners》,作者: EliteDataScience,译者:海棠,审阅:阿福

2.扮演“点球成金”

幸运的是,亲戚亲戚朋友假如有一天安然的电子邮件数据库它带有30前安然员工之间30万电子邮件,主假如有一天高级管理人员。这也是唯一的大型公共的真实邮件数据库,这使得它更有价值。

在大多数国家,成为另1个 医生还要多年的教育这是另1个 要求很高的领域长时间、高风险以及另1个 很高的门槛

谈到机器学习,相信统统初学者都会通过斯坦福大学吴恩达老师的公开课《Machine Learning》开始了了了具体的接触机器学习你这俩领域,假如有一天学完以前又告诉我另一方的掌握状况,缺少一点实际的项目操作。对于机器学习的相关竞赛挑战,一点项目的门槛一点高,参加后难以具体的实现,假如有一天造成另一方对机器学习的热情逐渐衰减。大每种都经历过你这俩过程,无缘无故想找一点练手的项目,最典型的练手项目比如手写体识别等,但类事 的项目心智心智成熟图片 的句子是什么是什么的句子是什么是什么得没法 再心智心智成熟图片 的句子是什么是什么的句子是什么是什么了,参考别人的网络模型跑一下实验,结果的准确率都快达到30%,学习调参的假如有一天比较少,假如有一天都想找一点适合初学者的项目练手。没法 在本指南中,将给亲戚亲戚朋友带来8个适合初学者学习的有趣的机器学习项目。

首先,没法 更好的土土办法来建立对其机制的真正理解。你将不得不考虑每一步,从而真正掌握哪此机制

以下将具体介绍这8个项目,其中的任何另1个 项目都能在另1个 周末完成,假如有一天你喜欢话语,都可不可以 对其进行相关的扩展

最后,金融市场普遍指在反馈周期短的特点。假如有一天,都可不可以 快速验证新的数据。

3.预测股票价格

数据源

数据源

股票市场对于任何数据科学家们都很感兴趣

另一方的时间花在项目上最好的并都是投资土土办法,在项目中我能 享受学习保持积极性并取得放慢的进展。没法 任何理论都可不可以 代替实践,真是教材和课程能我能 掌握一点基本原理,在尝试应用,我能 发现具体操作起来比较困难假如有一天项目有助提高应用机器学习的技巧,此外在找工作中也会给另一方增添一点筹码。

假如有一天大量用户生成的内容,社交化媒体假如有一天几乎成为大数据的代名词。挖掘哪此充沛的数据都可不可以 发现舆论、前沿和公众情绪的趋势。

其次,数据非常精细的。我能 很容易地花费很少时间就能得到每另1个 公司的数据这允许我能 创造性地思考交易策略。

脸书、推特、微信等一系列社交平台我能 应接不暇。此外,每一代比亲戚亲戚朋友的前辈在社交媒体上花费更多的时间,这由于社交媒体数据市场营销品牌及商业更相关

教程

文章为简译,更为详细的内容,请查看原文

1.机器学习的角斗士

Scratch开始了了了机器学习算法的由于主要有另1个

点球这本书中,奥克兰通过善于分析球员的球探建立了另1个 有竞争力的阵容,但只还要支付没法 1 / 3的纽约洋基队支付工资。

教程

通过以下教程都可不可以 练习回归分类和聚类算法

4.教会神经网络阅读笔迹

首先,建议阅读下面的教程第一章。它会教你何如建立另1个 神经网络,并以高精度的结果完成MNIST挑战。

5.调查安然事件

MNIST手写数字分类的挑战是经典的切入点,该数据集对于初学者友好假如有一天足够小以至于适合在大多数的计算机完成你这俩挑战

最后,你这俩练习都可不可以 帮助你掌握建模的流程。类事 :

你这俩项目被称为机器学习的角斗士,但它都会新的。这是围绕机器学习建立实际直觉最快的并都是土土办法。目标是将现成模型应用到不同的数据集。本项目主要有1个由于令人感叹

数据源

神经网络和速度学习是现代人工智能的成功故事,亲戚亲戚朋友有助了图像识别的重大进展,文本自动生成甚至自动驾驶汽车

教程

7.挖掘社交情绪

体育也是一个很好的实践数据可视化探索性分析的领域,我能 使用哪此技巧来帮助你决定在你的分析中应带有哪此类型的数据。

幸运的是,体育界有统统的数据都可不可以 ,哪此数据(球队比赛成绩和球员信息)都会都可不可以 免费获取

首先,你有统统类型的数据,比如价格全球宏观经济指标波动率指数等

初学者都可不可以 尝试的机器学习项目例子包括

假如有一天近年来,在机器学习的帮助下减轻医生的工作量,提高医疗系统的整体速度

更多速度文章,请关注云计算频道:https://yq.aliyun.com/cloud

免责声明:构建交易模型在实践中的机器学习是简单的,但使亲戚亲戚朋友的盈利是非常困难的。入市需谨慎,投资有风险

安然事件造成有史以来最大的公司破产在30年度,安然是美国最大的能源公司被揭露舞弊后,它一年内破产