内含数据集以及算法的源码，适合算法工程师在本领域的练手项目

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机器学习项目基于卷积神经网络CNN实现中国象棋棋子识别源码+数据集+项目说明.zip 项目文件包括日志文件夹、源代码文件cnn.py、模型文件、模型测试文件、数据集文件夹； 当然也有一些数据集的调试文件。

一个完整端到端的机器学习项目__预测建筑物的能源得分(完整分步实现源码+数据集+项目介绍).zip 【项目介绍】 这是一个受监督的回归机器学习任务：给定一组包含目标（在本例中为分数）的数据，我们希望训练一个可以学习将特征（也称为解释变量）映射到目标的模型。 受监督问题： 我们可以知道数据的特征和目标，我们的目标是训练可以学习两者之间映射关系的模型。 回归问题： Energy Star Score是一个连续变量。 在训练中，我们希望模型能够学习特征和分数之间的关系，因此我们给出了特征和答案。然后，为了测试模型的学习效果，我们在一个从未见过答案的测试集上进行评估 【你的收获】 数据清理，探索性数据分析，特征工程和选择等常见问题的解决办法 随机搜索，网格搜索，交叉验证等方法寻找最优超参数 可视化决策树 对完整的机器学习项目流程建立一个宏观的了解！值得拥有！！！

机器学习项目-音乐推荐-垃圾邮件源码文档，学习机器学习入门的可参考

4.机器学习项目 我已经使用sklearn库实现了一些机器学习项目。

从国家数据预测每年的 CO2 排放量 机器学习项目 弗拉迪斯拉夫·托多罗夫 自述文件 内容： 项目介绍 背景和目标 项目结构 内置 所有项目阶段的总结 如何打开 数据集信息 许可证信息 一、项目说明 背景和目标 预测机器学习 (ML) 模型和大量可用数据对于分析气候变化趋势或相关贡献者的发展非常有用。 理论上，国家一年内二氧化碳等温室气体排放量可能取决于特定国家的某些方面。 在此背景下，我开发了一个 ML 项目，旨在分析和预测来自国家特定参数（如经济指标、人口、能源使用、土地使用等）的二氧化碳排放量。 为此，我使用了世界银行集团提供的公开数据集，其中包括以下参数： 国家：全球绝大多数国家 年份：从 1990 年到 2011 年 温室气体排放，如 CO2、CH4、N2O 等 特定于人口的参数：人口计数，城市人口，人口增长等 国家经济指标：GDP、GNI、外商直接投资等。 与土地相关的

项目 机器学习项目 摘要—在这个项目中，我们正在比较两个社交媒体用户，并确定其中哪个更具影响力。数据集包含每个用户的关注者数量和许多其他功能。 根据人的判断，关注者人数是将用户归类为有影响力的唯一功能，但要成为影响者，不仅需要高关注者人数。 在这个项目中，我们考虑其他功能来预测哪个用户更有影响力。 这里使用的社交媒体是Twitter。 我们正在使用Logistic回归，朴素贝叶斯，支持向量机和梯度等不同模型来训练数据，以预测哪个用户更有影响力。 我们还使用了交叉验证等技术以及功能组合来增强准确性。 我们首先使用内置库进行预测，然后从头开始构建一些模型以匹配或提高准确性。 最后，我们比较了不同模型和技术以及模型与技术组合所获得的结果，并讨论了该项目对将来的帮助。