将机器学习中深度学习(Deep Learning)的理念应用到主观题自动阅卷系统设计中，对数学题型构建分层模型，把题目进行分类，对分类后的题目再进行分层处理，以达到能够对大量的学生作业考试信息进行深度的挖掘分析，提取出有用的特征信息， 来促进学生的个性化高效学习。

Python基于机器学习的web攻击检测系统源码.zip

资源内包含新冠肺炎的原始数据，测试集、训练集等，以及进行数据可视化分析及算法预测分析的源码文件（ipynb格式） 这份分析代码主要分为以下几个部分： - 全球趋势分析 - 国家（地区）增长 - 省份情况 - 放大美国：现在美国正在发生什么？ - 欧洲 - 亚洲 - 现在哪个国家正在复苏？ - 什么时候会收敛？通过S型拟合进行预测

PhishingEmailDetection:基于机器学习的网络钓鱼电子邮件检测工具

机器学习手写数字识别系统项目完整代码和参考报告+适用学生党+利用机器学习完成手写数字识别+博客链接：https://blog.csdn.net/shooter7/article/details/113337835 手写体数字识别是机器学习中模式识别的一个重要的研究方向，在现今这个信息化的时代中有着非常广泛的应用，例如邮件分拣、银行票据识别。，其准确率还不够理想，仍需要进一步提升。手写体数字识别系统的工作主要是运用K最邻近算法实现了对手写体数字的识别，支持上传本地图片和调用摄像头进行拍摄两种识别的途径，同时有添加完善数据集、查看测试集的识别率的功能，形成了一个比较完整的手写数字识别系统。本文还运用python的GUI编程中的tkinter模块设计了一个简洁友好的用户界面。本文重点阐述了手写数字识别图像处理流程，运用KNN算法进行分类识别，同时运用数理统计的方法对K值的选取进行优化，最后对整个系统的实现结果进行了分析。采用了TestDigits测试集，并对其进行测试，实验的数据显示本文所设计的手写体数字识别系统取得较高的识别率，对上传和拍摄的图片也有着较高的识别率。

绍研究所使用的微博数据集的结构和规模。然后介绍了本文进行早期谣言检测的实现原理。接着对本文所实现的谣言检测模型性能的评估方法进行了说明。最后对实验结果进行了分析，并提出了本文实验中存在的一些不足以及未来模型改进的方法。详细设计见md文件。

基于机器学习的古代汉语切分标注算法及语料库研究（毕业设计包含完整代码+论文+资料ppt）.zip

大数据课程设计论文：关于酒店数据处理，总计十页，内容丰富。两个数据集共享相同的结构，通过31个特征，形成了描述H1的40060次观测数据和H2的79330次观测数据，每一条观测数据都代表一次酒店预订。本设计通过机器学习等数据分析技术，首先对数据进行了描述性的统计，完成了对数据的预处理；其次利用数据集对酒店运营状况、市场情况、客户画像进行了可视化分析；最后根据数据集建立客户是否会取消预订的预测模型。酒店旅游市场的快速发展使得行业内的竞争愈发激烈，客户对产品与服务信息获取渠道越来越多，酒店企业面临着产品同质化严重、同行竞争加剧，从而导致新增客户获取困难、成本增加等行业问题。为了更好地规划酒店的经营，大数据有极强的能力来了解消费者的行为特点，从而做出合理的决策。户流失预测可以帮助酒店预测流失趋势，构建适合酒店行业数据特性的影响因素指标体系，有针对性地提出挽留措施，提高商家利润，因此，酒店业的客户流失预测是酒店管理领域的一个重要研究方向。例如在消费者的视角里，什么时候是一年中预定酒店房间的最佳时间，为了获得最好的房价折扣而选择的最佳入住时间，酒店是否可能会收到不成比例的高数量的特殊请求。

【计算机课程设计】基于机器学习的垃圾短信过滤系统的设计与实现, 数据处理和数据分析，SVM模型训练，模型评估，实现了对短信是否是垃圾短信的识别此课题在词向量的基础上对短信文本表示方法进行研究，、使用前请务必查看说明文档

基于机器学习的动态体感手势识别系统_高鑫.caj