「限时」机器学习的10个免费在线项目,等你来试试

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了「限时」机器学习的10个免费在线项目,等你来试试相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

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最近又有小伙伴问我一些关于机器学习的问题,看来短期内“机器学习”的热度不减啊!
因应K友们的关注,我这里给大家整理了10个机器学习相关的小项目。
项目基本涵盖了各个应用领域,最关键的是,大多数项目还是免费的哦~
大家有兴趣的可以上手试试看哦~!


1. Seaborn 数据可视化基础入门

地址 http  s://  www.shiyanlou.com/courses/892
学习人数 1.5k
关注人数 168

Seaborn 是以 Matplotlib 为核心的高阶绘图库,无需经过复杂的自定义即可绘制出更加漂亮的图形,非常适合用于数据可视化探索。学习完本课后,建议继续学习:http  s://  www.shiyanlou.com/courses/1093

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2. Python 实现 Hopfield 神经网络

地址 http  s://  www.shiyanlou.com/courses/989
学习人数 514
关注人数 70

本课程通过介绍离散型 Hopfield 神经网络和连续型 Hopfield 神经网络使学习者理解该神经网络结构及网络实现模式,并通过 TSP 问题理解 Hopfield 神经网络的应用。

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3. 循环神经网络基础入门

地址 http  s://  www.shiyanlou.com/courses/1022
学习人数 3.7k
关注人数 299

本课程通过讲解循环神经网络 RNN 基础算法及其变体算法,使你了解 RNN 基本算法的拓扑结构、循环方式,以及 RNN 变体的细胞状态和细胞状态的变化过程。

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4. Python 预测 NBA 比赛结果

地址 http  s://  www.shiyanlou.com/courses/782
学习人数 18.5k
关注人数 682

本课程将利用 NBA 在 2015~2016 年的比赛统计数据进行回归模型建立,预测 2016~2017 常规赛中每场比赛的输赢情况。

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5. Python 实现股票数据分析预测

地址 http  s://  www.shiyanlou.com/courses/1145
学习人数 1.6k
关注人数 199

课程面向为具有 Python 基础,对数据分析,尤其是时间序列分析感兴趣的用户。实验将介绍如何便捷地获取股票历史数据,并实现快速绘图。同时,我们将尝 试计算买入和卖出过程中的收益,并标记出涨跌转折点。最后,实验会使用机器学习 方法对数据进行建模,并给出股票未来走势的预测结果。

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6. 支持向量机实现手写字符识别

地址 http  s://  www.shiyanlou.com/courses/1137
学习人数 1.2k
关注人数 80

本课程源自图灵社区的 《Python数据分析实战》 书籍第 11 章,感谢图灵教育授权实验楼发布。实验使通过构建SVC分类器, 对mnist手写字数据集进行分类。

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7. 基于SVM的猫咪图片识别器

地址 http  s://  www.shiyanlou.com/courses/794
学习人数 2.1k
关注人数 159

SVM(支持向量机)是一种常用的机器学习分类算法。本课程使用HOG+SVM算法和OpenCV实现一个图片分类器,通过自己训练分类器,达到可以判断任意图片是否是猫咪的效果。

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8. 使用逻辑回归预测 IPO 市场

地址 http  s://  www.shiyanlou.com/courses/1034
学习人数 1.3k
关注人数 148

在20世纪90年代末,获得了对的IPO(首次公开募股)就像赢得彩票一样。在本次实验中我们通过对一系列数据进行清洗、建模、分类,来获一个可以预测IPO市场的简单模型。书籍教程配套实验练习,帮助您更好得实战。本课程源自异步社区的《Python机器学习实践指南》第4章,感谢异步社区授权实验楼发布。

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9. Python 实现深度神经网络

地址 http  s://  www.shiyanlou.com/courses/814
学习人数 4.3k
关注人数 483

神经网络是人工智能的一种具体实现方法,本课程将手把手教你使用 Python 实现一个深度神经网络,帮助你理解深度学习的基本原理。

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10. Notebook 环境使用指南

地址 http  s://  www.shiyanlou.com/courses/1322
学习人数 2.8k
关注人数 58

Jupyter Notebook 是一个能运行 Python 代码的 Web 应用程序,它是目前进行机器学习实践的主流工具。实验楼依托 Jupyter Notebook,开发出了自己的机器学习 Notebook 在线实验环境。完成本次实验课程内容,你将掌握 Jupyter Notebook 的基本操作,这也是学习后续课程的重要基础。


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