适合入门的8个趣味机器学习项目

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翻译者: 海棠 

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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。

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首先,建议阅读下面的教程第一章。它会教你怎样才能建立有另另1个神经网络,并以高精度的结果完成MNIST挑战。

首发地址:https://yq.aliyun.com/articles/221708

将会血块用户生成的内容,社交化媒体将会几乎成为大数据的代名词。挖掘哪几种宽裕的数据都上能 发现舆论、前沿和公众情绪的趋势。

体育也是一个很好的实践数据可视化探索性分析的领域,你会使用哪几种技巧来帮助你决定在你的分析中应富含哪几种类型的数据。

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

其次,数据非常精细的。你会很容易地花费很少时间就能得到每有另另1个公司的数据这允许你会创造性地思考交易策略。

Email:duanzhch@tju.edu.cn

首先,将会你还没读过这本书,你应该看看。

首先,没办法 更好的最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,从而真正掌握哪几种机制

股票市场对于任何数据科学家们都很感兴趣

Scratch始于英文机器学习算法的愿因着主要有有另另1个

使用推特数据,你会得到有另另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),许多有许多许多最好的土土办法对其进行分析

其次,你会学到怎样才能将数学指令工作翻译成公众代码。

许多近年来,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率

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谈到机器学习,相信许多许多除学者全版都是通过斯坦福大学吴恩达老师的公开课《Machine Learning》始于英文具体的接触机器学习许多领域,许多学完如果 又他不知道本人的掌握状况,缺血块多实际的项目操作。对于机器学习的相关竞赛挑战,许多项目的门槛许多高,参加后难以具体的实现,许多造成本人对机器学习的热情逐渐衰减。大每种都经历过许多过程,一个劲想找许多练手的项目,最典型的练手项目比如手写体识别等,但之类的项目成熟图片 图片 是什么是什么 是什么的句子的句子期的句子图片 图片 得没办法 再成熟图片 图片 是什么是什么 是什么的句子的句子期的句子图片 图片 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50%,学习调参的将会比较少,许多都想找许多适合初学者的项目练手。没办法 在本指南中,将给大伙带来8个适合初学者学习的有趣的机器学习项目。

7.挖掘社交情绪

首先,你有许多许多类型的数据,比如价格全球宏观经济指标波动率指数等

6.Scratch始于英文写机器学习算法

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教程

最后,金融市场普遍处在反馈周期短的特点。许多,都上能 快速验证新的数据。

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将会使用现成的模型这能够你有更多的将会专注于学习上述的哪几种关键步骤。

真是有许多流行的社交媒体平台,推特是练习机器学习经典的切入点

随着医院患者的病例现代化的发展,当大伙采集更多的健康数据时,数据科学家将会有很大的将会去改善现存的医疗体系。

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首先,你会根据直觉为什么的问题找到对应的模型。该模型是否对数据丢失具有鲁棒性该模型适合补救哪类别社会形态?这都都上能 通过挖掘教材找到答案,但将会通过实践搞笑的话能学习更好。

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

有许多许多有趣的机器学习项目适合初学者。之类

最后,许多练习都上能 帮助你掌握建模的流程。之类:

5.调查安然事件

8.改善卫生保健

EliteDataScience,有另另1个关于数据科学和机器学习的博客网站。

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幸运的是,大伙将会安然的电子邮件数据库它富含50前安然员工之间50万电子邮件,主许多许多 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。

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微信公众号:AI科技时讯

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4.教会神经网络阅读笔迹

作者信息

用例包括:

事实上,数据科学家将会使用许多数据集进行多年的教育和研究。

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在大多数国家,成为有另另1个医生没办法 多年的教育这是有另另1个要求很高的领域长时间、高风险以及有另另1个很高的门槛

文章为简译,更为全版的内容,请查看原文

将会机器学习经历快速变化的原先行业全球健康与保健。

脸书、推特、微信等一系列社交平台你会应接不暇。此外,每一代比大伙的前辈在社交媒体上花费更多的时间,这愿因着分析社交媒体数据市场营销品牌及商业更相关

许多对于初学者友好的机器学习项目如下所示:

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,将会不简单尝试搞笑的话难以知道哪几种模型表现最好

1.机器学习的角斗士

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点球这本书中,奥克兰通过善于分析球员的球探建立了有另另1个有竞争力的阵容,但只没办法 支付没办法 1 / 3的纽约洋基队支付工资。

本文目录

教程

始于英文时,建议你挑选 一种生活生活不太复杂的算法;在适应构建简单算法,尽量扩展大伙以获得更多功能最后,将会你的算法不比哪几种现有的数据快,真是气馁,将会哪几种数据包是多年的发展成果!

教程

Wechat:269970750 

2.扮演“点球成金”

以下将具体介绍这8个项目,其中的任何有另另1个项目都能在有另另1个周末完成,将会你喜欢搞笑的话,都上能 对其进行相关的扩展

初学者都上能 尝试的机器学习项目例子包括

神经网络和速率学习是现代人工智能的成功故事,大伙能够了图像识别的重大进展,文本自动生成甚至自动驾驶汽车

3.预测股票价格

安然事件造成有史以来最大的公司破产在50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

许多项目被称为机器学习的角斗士,但它全版都是新的。这是围绕机器学习建立实际直觉最快的一种生活生活最好的土土办法。目标是将现成模型应用到不同的数据集。本项目主要有1个愿因着令人感叹

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许多足够小以至于适合在大多数的计算机完成许多挑战

通过以下教程都上能 练习回归分类和聚类算法