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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/初学者的顶级机器学习项目。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神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:// . 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://.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数据集使用卷积神经网络训练模型。

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

https://.kaggle/c/two-sigma-financial-news/data.

源代码：股票价格预测项目

https://data-flair . training/blogs/股价预测-机器学习-python项目/

7.泰坦尼克杂志项目

竞赛：这将是一个有趣的项目，因为我们将预测是否有人会在泰坦尼克号飞船中幸存。对于这个赞助商的项目，我们将使用泰坦尼克号数据集，包括幸存者和那些死于泰坦飞船的人的真实数据。

数据集：泰坦尼克号生存数据集

https://.kaggle/c/titanic.

8.葡萄酒质量检测项目

上下文：在这个项目中，我们可以建立一个界面来预测葡萄酒的质量。它将使用葡萄酒化学信息，并根据机器学习模型为我们提供葡萄酒质量结果。

数据集：葡萄酒质量数据集

https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/wine质量

9.假新闻测试项目

项目

目竞赛：虚假的新闻就像野火一样，这是这个时代的一个大问题。我们可以了解如何将假新闻与真正的新闻区分开。我们可以使用监督学习来实现这样的模型。

数据集：检测假新闻数据集

https://drive.google/file/d/1er9njtlua3qnruyhfzun0xusoic4a-_q/view.

源代码：假新闻测试项目

https://data-flair.training/blogs/Advanced-python-project-detecting-fake-news/

到目前为止，如果DataFlair提出的机器学习项目有任何问题，欢迎留言。

中间机器学习项目

1.音乐交付分类机学习项目

项目竞赛：这个Python机器学习项目的想法是开发机器学习项目，并自动对音频进行分类不同的音乐基因。我们需要使用频率域和时域低级功能对这些音频文件进行分类。

源代码：音乐交付分类项目

https://data-flair.training/blogs/python-project-music-genre-classification/

2.比特币价格预测项目

项目概念：比特币价格预测器是一个有用的项目。块链技术正在开发，有许多数字货币上升。该项目将帮助您使用以前的数据来预测比特币的价格。

数据集：比特币价格预测数据集

https://.kaggle/team-ai/bitcoin-price-prediction/version/1

3.超级数据分析项目

项目竞赛：该项目可用于对超级数据进行数据可视化。此数据集包含纽约市450万超级拣货机。要分析行程，您需要精致很多数据，以进一步改善您的业务。

数据集：UBER数据分析数据集

https://drive.google/file/d/1emopjfektt59jjobh9l9bsdmldc4ar87/view.

源代码：UBER数据分析项目

https://data-flair.training/blogs/r-data-science-project-uber-data-analysis/

人格预测项目

项目竞赛：Myers Briggs类型指标是一个个性化类型系统，根据内部，直觉，思维和感知能力将一个人分成16个不同的个性。我们可以根据社交媒体发布的帖子类型来确定他们的个性。

数据集：人格预测数据集

https://.kaggle/datasnaek/mbti-type.

5. Xbox游戏预测项目

项目竞赛：搜索期间生成的人可用于预测用户兴趣。 BestBuy Consumer Electronics提供了来自用户数百万的搜索数据，我们将预测购买最有趣的Xbox游戏。这将用于向游客推荐游戏。

DataSet：Xbox游戏预测数据集

https://.kaggle/c/acm-sf-chapter-hackathon-small/overview.

6.信用卡欺诈检测项目

项目竞赛：使用卡进行大量交易的公司需要发现系统的异常。该项目旨在建立信用卡欺诈检测模型。我们将使用该交易及其标签作为欺诈或非欺诈，以测试客户的新交易是欺诈。

数据集：信用卡欺诈检测数据集

https://drive.google/file/d/19bohwz52nuy3dg8xervyglctpr5sjty4/view.

源代码：信用卡欺诈检测项目

https://data-flair.training/blogs/data -science-machine-learning-project-credit-card-fraud-detection//

7.芭比和大脑项目

项目竞赛：芭比娃娃等儿童有一组预定义的单词，可以重复。我们可以使用机器学习方法来使芭比有一些思想。当玩具可以被理解和与不同的句子说话时，它会更有吸引力。这是一个优秀的项目，将改善孩子的学习过程。

8.使用机器学习客户分割

项目竞赛：客户分部是根据客户购买历史，性别，年龄，兴趣来分区客户的技术。获取此信息非常有用，以便商店可以帮助个人营销，并为客户提供相关的信息交易。在项目的帮助下，公司可以运行特定于用户的活动并提供特定用户的报价，而不是广播与所有用户的相同报价。

数据集：客户段数据集

https://drive.google/file/d/19bohwz52nuy3dg8xervyglctpr5sjty4/view.

源代码：客户分割项目

https://data-flair.training/blogs/r-data-science-project-customer-egument/

在机器学习项目创意文章的下一部分中，我们将为信息管理者介绍一些先进的项目理念。

先进的机器学习项目

1.使用机器学习进行情绪分析

项目竞赛：情绪分析是分析用户情绪的过程。我们可以将他们的情绪分成积极，消极或中立。了解如何使情绪分析是一个伟大的项目，现在已被广泛使用。这是最受欢迎的机器学习项目之一。背后的原因是每个公司都试图了解客户的情绪。如果客户满意，他们将留下来。该项目可能表现出一种降低客户损失的方法。

数据集：情绪分析数据集

http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/

源代码：情绪分析项目

https://data-flair.trainsing/blogs/data-cience-r-spiment-analysis-project/

2.安然调查项目

项目概念：enron（enron）是在2000年，但数据可供调查。该数据库包含500,000个电子邮件在公司工作的真实员工，因此数据对于执行数据分析非常有用，并且许多数据科学家使用此数据集。

DataSet：Enron调查数据集

https://.cs.cmu.edu/~enron/

3.语音情感识别机器学习项目

项目竞赛：这是最好的机器学习项目之一。语音情感识别系统使用音频数据。它使用的一部分声音作为输入，然后确定什么样的情绪扬声器。我们可以识别不同的情感，如幸福，悲伤，惊喜，生气等。该项目可能有助于在呼叫中心呼叫期间识别客户情绪。

数据集：语音情绪识别数据集

https://drive.google/file/d/1wwsrn2ep7x6lwqoxfr4rpkgyrjhwc8z7/view.

源代码：语音情绪识别项目

https://data-flair.training/blogs/python-mini-project-peech-emotion-recognition/

4.抓住非法捕鱼项目

项目竞赛：这是一个有趣的机器学习项目。海洋上有很多船只，船上，不可能手动跟踪每个人的活动。这将是一项惊人的项目，通过卫星和地理数据和捕鱼活动识别非法窃取动物。全球钓鱼手表提供了用于构建系统的实时数据，可供构建系统。

数据集：捕获非法捕鱼数据集

https://globalfishingwatch.org/map-and-data/

5.推荐的在线杂货推荐使用协作过滤

项目上下文：协作过滤是一种很好的技术，可以根据类似用户的反应过滤用户可能喜欢的项目。杂货店推荐系统将是一个很好的项目，使客户了解他们想要的东西。

6.电影推荐系统使用机器

项目竞赛：推荐系统无论是在线购买应用程序，电影流媒体应用程序还是音乐流媒体。他们都推荐基于目标客户的产品。电影推荐系统是一个优秀的项目，可以增强您的作品。

DataSet：电影推荐系统数据集

https://drive.google/file/d/1dn1bzd3yxgbqjsijbfnmcfldw2jdqgd/view.

源代码：电影推荐系统项目

https://data-flair.training/blogs/data-cence-r-movie-recommendation/

7.车牌自动识别系统

项目竞赛：机器学习项目的目的是检测和识别车辆的车牌号，并阅读许可证上印刷的许可证号。这可能是安全扫描，交通监控等的良好应用程序。

源代码：自动许可证卡识别项目

https://techvidvan/tutorials/python-project-license-number-plate-recognition/

相关报告：

https://data-flair.training/blogs/machine-learning-project-ideas/

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