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法律初学者机器学习的七大项目？
机器学习项目利用机器学习算法和技术来创建模型，这些模型可以根据输入数据进行预测或判断。这些项目通常包括在一个大型数据集上构建机器学习模型，然后利用训练好的模型对新的、以前未知的数据进行预测或决策。机器学习项目可以分为三类：监督学习、无监督学习和强化学习。在监督学习中，模型在标记数据上进行训练，并且在训练集中为每个示例提供正确的输出。在无监督学习中，模型没有提供标记的训练样本，必须自行学习查找数据中的模式和相关性。强化学习涉及训练一个代理如何在给定环境中采取行动以最大化奖励。在这篇文章中，我们将介绍七个适合初学者的机器学习项目。
1. 泰坦尼克号幸存者预测
如果您是 ML 项目的新手，那么这个 Kaggle 初学者项目是您的完美选择。这个项目以历史上最著名的海难之一——泰坦尼克号事故为主题。您只需要根据乘客的年龄、性别、社会经济地位和其他特征的信息来预测哪些人幸免于难。
例如，头等舱的富人比三等舱的人更有可能幸存下来。对于这个项目，您可以使用 Kaggle 上的 泰坦尼克号数据集。为了增加趣味性，此数据集包含有关泰坦尼克号事故中遇难和幸存人员的真实信息。
2. 沃尔玛销售预测
虽然完美预测未来的销售额可能是不可能的，但企业可以使用机器学习来接近目标。例如，沃尔玛为 45 家商店的 98 种商品提供了 数据集，使开发人员能够获取按位置和类别划分的每周销售额信息。
这样规模的项目旨在改进渠道优化和库存计划中的数据驱动决策。
3. 股票价格预测
与销售预测一样，股票价格预测也基于历史价格、波动率指数和基本面因素的数据。通过这样的项目，初学者可以从小处着手，利用股票市场数据来预测未来几个月的情况。
这是一种很好的练习，可以根据大型数据集进行预测。首先，从 这里获取股票市场数据集。
4. 葡萄酒质量预测
购买新的和不熟悉的葡萄酒可能是一种碰运气的事情。除非您是考虑诸如年份和价格等因素的专家，否则无法保证确定葡萄酒的质量。
葡萄酒质量数据集是一个有趣的机器学习项目，提供此类信息来帮助预测质量。这个项目为 ML 新手提供了数据可视化、数据探索和分类模型的实践经验。
5. 鸢尾花分类
鸢尾花数据集非常有名，是初学者训练机器学习项目中最古老和最简单的项目之一。通过此任务，学生必须掌握操作数学量和数据的基础知识。数据点包括萼片和花瓣的长度和宽度。成功的研究使用机器学习将鸢尾花分类为三种物种之一。
6. 贷款额度预测
获得银行贷款非常困难。获得贷款需要复杂的因素组合，其中最重要的是稳定的收入！因此，此 ML 项目的目标是开发一个模型，根据用户的各种特征（如婚姻状况、收入、教育程度、工作前景、受抚养人数量等）来分类用户可以获得多少贷款。
贷款预测 数据集包含所有这些参数的信息，然后可以使用这些信息构建一个 ML 模型，显示可以接受的贷款金额。
7. 电影推荐
如今几乎每个人都使用技术在线观看电影和电视剧。虽然决定接下来看什么可能很困难，但通常会根据观看者的历史记录和偏好进行推荐。
这是通过机器学习实现的，对于初学者来说，这是一个有趣且简单的项目。新的程序员可以通过使用 Python 或 R 编写代码并使用来自 Movielens 数据集的数据来练习。
总结
适合初学者的机器学习项目将帮助您使用监督和无监督方法展示机器学习经验。如果您是机器学习新手，或者您已经了解基础知识但需要更多实践经验，那么所有这些 ML 项目创意都是不错的选择。查看所有这些项目，完成后，您可以在 Kaggle 上尝试更多项目并参加比赛。谁知道呢，您甚至可能赢得一等奖！
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