题目是文本分类-情感分析（SVM+TF-IDF，预训练词向量+TextCNN，RNN文本分类），编程平台主要是jupyter notebook，编程语言是python。含报告和代码，该课程期末成绩满绩。

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电子科技大学机器学习大作业，里面包含课程报告、仿真代码（python）、ppt，且仿真代码中注释非常详细！！！

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单层感知机，实现多维数据的线性划分，采用最速梯度下降方法。

机器学习大作业-DataCastle租金预测 里面包含源代码可直接运行，以及最后的课程报告

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东华大学信息学院机器学习大作业全集-KDE大作业和核函数估计，源代码，实验结果图，论文格式都很详细，别想了就是你想要的那个。

合肥工业大学机器学习期末大作业（自选题目），包含数据集+工程源码+报告，内容是猫品种分类（可改成其他分类问题），共分了5类，可以直接跑getSrcData.py换数据集或者调整数据集大小（爬虫爬取bing图片），基于keras和Django框架，简单用到mysql（navicat），报告有整个工程的框架、思路和文件说明，重点写了实现过程中的困难和解决方法，没有一步一步配置、实现的详细教程（整个内容是完整的，配好tensorflow, keras, django, mysql环境跑起来没问题）。页面没有美化。准确率96%，测试用例均正确预测，期末得分96.

基于scikit-learn软件包，对mnist数据集合进行分类，并可视化。至少要尝试5中不同的分类方法，并比较分类结果。