机器学习项目大汇总，值得收藏！

本文为你介绍涵盖不同阶段的23个经典的机器学习项目，值得收藏。

我们都知道，教科书上所学与实际操作还是有出入的，那关于机器学习有什么好的项目可以实操吗？
我们为你推荐这篇文章，在本教程中，涵盖面向初学者，中级专家和专家的23种机器学习项目创意，以获取有关该增长技术的真实经验。这些机器学习项目构想将帮助你了解在职业生涯中取得成功、和当下就业所需的所有实践。
通过项目学习是你短期内能做的最好投资，这些项目构想使你能够快速发展和增强机器学习技能。语言上，这些机器学习项目可以用Python，R或任何其他工具开发。
面向初学者的机器学习项目
在本部分中，我们列出了针对初学者/初学者的顶级机器学习项目，如果你已经从事基础机器学习项目，请跳至下一部分：中级机器学习项目
1.鸢尾花分类项目
项目构想：鸢尾花有不同的种类，你可以根据花瓣和萼片的长度来区分它们。这是机器学习初学者预测新鸢尾花种类的基础项目。
数据集：鸢尾花分类数据集 
https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris
2. Emojify –使用Python创建自己的表情符号
项目构想：该机器学习项目的目标是对人的面部表情进行分类并将其映射为表情符号。我们将建立一个卷积神经网络来识别面部表情。然后，我们将使用相应的表情符号或头像来映射这些情感。
源代码：Emojify项目
https://data-flair.training/blogs/create-emoji-with-deep-learning/  
3.使用机器学习进行贷款预测
项目构想：该ML项目背后的构想是建立一个模型，该模型将对用户可以贷款多少进行分类。它基于用户的婚姻状况，教育程度，受抚养人数和就业情况。我们可以为此项目建立一个线性模型。
数据集：贷款预测数据集 
https://www.kaggle.com/altruistdelhite04/loan-prediction-problem-dataset
4.住房价格预测项目
项目构想：数据集包含波士顿剩余区域的房价。房子的费用根据犯罪率，房间数量等各种因素而变化。对于初学者来说，这是一个很好的ML项目，它可以根据新数据预测价格。
数据集：房屋价格预测数据集 
https://www.cs.toronto.edu/~delve/data/boston/bostonDetail.html
5. MNIST数字分类机器学习项目
项目构想：MNIST数字分类python项目使机器能够识别手写数字。该项目对于计算机视觉可能非常有用。在这里，我们将使用MNIST数据集使用卷积神经网络训练模型。
数据集：MNIST数字识别数据集 
https://drive.google.com/file/d/1hJiOlxctFH3uL2yTqXU_1f6c0zLr8V_K/view
源代码：手写数字识别项目
https://data-flair.training/blogs/python-deep-learning-project-handwritten-digit-recognition/
6.使用机器学习预测股价
项目构想：有许多可用于股票市场价格的数据集。这个机器学习初学者的项目旨在根据上一年的数据预测股票市场的未来价格。
数据集：股票价格预测数据集
https://www.kaggle.com/c/two-sigma-financial-news/data
源代码：股票价格预测项目
https://data-flair.training/blogs/stock-price-prediction-machine-learning-project-in-python/
7.泰坦尼克号生存计划
项目构想：这将是一个有趣的项目，因为我们将预测某人是否会在泰坦尼克号飞船中幸存下来。对于这个初学者的项目，我们将使用泰坦尼克号数据集，其中包含幸存者和在泰坦尼克号飞船中死亡的人的真实数据。
数据集：《泰坦尼克号生存》数据集 
https://www.kaggle.com/c/titanic
8.葡萄酒质量检测项目
项目构想：在该项目中，我们可以构建一个界面来预测红酒的质量。它将使用葡萄酒的化学信息，并基于机器学习模型，它将为我们提供葡萄酒质量的结果。
数据集：葡萄酒质量数据集 
https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/wine+quality
9.假新闻检测项目
项目构想：虚假新闻像野火一样传播，这在这个时代是一个大问题。我们可以学习如何将假新闻与真实新闻区分开。我们可以使用监督学习来实现这样的模型。
数据集：检测虚假新闻数据集 
https://drive.google.com/file/d/1er9NJTLUA3qnRuyhfzuN0XUsoIC4a-_q/view
源代码：假新闻检测项目 
https://data-flair.training/blogs/advanced-python-project-detecting-fake-news/
到目前为止，如果对DataFlair提出的的机器学习项目有任何问题，欢迎留言。
中级机器学习项目
1.音乐流派分类机器学习项目
项目构想：该python机器学习项目的思想是开发一个机器学习项目，并自动对音频中的不同音乐流派进行分类。我们需要使用它们的频域和时域低级特征对这些音频文件进行分类。
源代码：音乐流派分类项目 
https://data-flair.training/blogs/python-project-music-genre-classification/
2.比特币价格预测器项目
项目构想：比特币价格预测器是一个有用的项目。区块链技术正在发展，并且有许多数字货币在上升。该项目将帮助你使用以前的数据预测比特币的价格。
数据集：比特币价格预测数据集 
https://www.kaggle.com/team-ai/bitcoin-price-prediction/version/1
3. Uber数据分析项目
项目构想：该项目可用于对超级数据执行数据可视化。该数据集包含纽约市中的450万个超级拾取器。为了分析行程，需要精美地表示很多数据，以便可以进一步改善业务。
数据集：Uber数据分析数据集 
https://drive.google.com/file/d/1emopjfEkTt59jJoBH9L9bSdmlDC4AR87/view
源代码：Uber数据分析项目 
https://data-flair.training/blogs/r-data-science-project-uber-data-analysis/
4.人格预测项目
项目构想：Myers Briggs类型指示器是一种个性类型系统，根据内向，直觉，思维和感知能力将一个人分为16个不同的个性。我们可以根据他们在社交媒体上发布的帖子的类型来确定其个性。
数据集：个性预测数据集 
https://www.kaggle.com/datasnaek/mbti-type
5. Xbox游戏预测项目
项目构想：人们在搜索时生成的数据可用于预测用户的兴趣。BestBuy消费电子公司已提供了来自用户的数百万次搜索的数据，我们将预测用户最有兴趣购买的Xbox游戏。这将用于向游客推荐游戏。
数据集：Xbox游戏预测数据集 
https://www.kaggle.com/c/acm-sf-chapter-hackathon-small/overview
6.信用卡欺诈检测项目
项目构想：使用卡进行大量交易的公司需要发现系统中的异常情况。该项目旨在建立信用卡欺诈检测模型。我们将使用交易及其标签作为欺诈或非欺诈来检测客户进行的新交易是否为欺诈。
数据集：信用卡欺诈检测数据集
https://drive.google.com/file/d/19BOhwz52NUY3dg8XErVYglctpr5sjTy4/view
源代码：信用卡欺诈检测项目
https://data-flair.training/blogs/data-science-machine-learning-project-credit-card-fraud-detection/
7.芭比与大脑项目
项目构想：芭比娃娃等儿童玩具具有一组预定义的单词，可以重复说。我们可以使用机器学习方法使芭比娃娃有一些头脑。当玩具可以用不同的句子理解和说话时，它会更加吸引人。这是一个出色的项目，将改善孩子们的学习过程。
8.使用机器学习进行客户细分
项目构想：客户细分是一种根据客户的购买历史，性别，年龄，兴趣等对客户进行细分的技术。获取此信息非常有用，以便商店可以在个性化营销方面获得帮助，并为客户提供相关的信息交易。在该项目的帮助下，公司可以运行特定于用户的活动并提供特定于用户的报价，而不是向所有用户广播相同的报价。
数据集：客户细分数据集
https://drive.google.com/file/d/19BOhwz52NUY3dg8XErVYglctpr5sjTy4/view
源代码：客户细分项目
https://data-flair.training/blogs/r-data-science-project-customer-segmentation/
在机器学习项目创意文章的下一部分，我们将为内行人士介绍一些高级项目创意。 
高级机器学习项目
1.使用机器学习进行情感分析
项目构想：情感分析是分析用户情感的过程。我们可以将他们的情绪分为正面，负面或中性。了解如何进行情感分析是一个很棒的项目，并且如今已被广泛使用。这是最受欢迎的机器学习项目之一。其背后的原因是每家公司都试图了解客户的情绪，如果客户满意，他们会留下来。该项目可能显示出减少客户流失的途径。
数据集：情感分析数据集 
http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/
源代码：情感分析项目
https://data-flair.training/blogs/data-science-r-sentiment-analysis-project/
2.安然调查项目
项目构想：安然公司（Enron）在2000年倒闭，但可提供数据进行调查。该数据库包含500,000名在公司工作的真实员工的电子邮件，因此数据对于执行数据分析非常有用，许多数据科学家都使用此数据集。
数据集：安然调查数据集 
https://www.cs.cmu.edu/~enron/
3.语音情感识别机器学习项目
项目构想：这是最好的机器学习项目之一。语音情感识别系统使用音频数据。它以语音的一部分作为输入，然后确定说话者以何种情绪说话。我们可以识别出不同的情绪，例如快乐，悲伤，惊讶，生气等。该项目可能有助于在与呼叫中心通话期间识别客户情绪。
数据集：语音情感识别数据集
https://drive.google.com/file/d/1wWsrN2Ep7x6lWqOXfr4rpKGYrJhWc8z7/view
源代码：语音情感识别项目
https://data-flair.training/blogs/python-mini-project-speech-emotion-recognition/
4.抓非法捕鱼项目
项目构想：这是一个有趣的机器学习项目。海洋上有许多船，船，不可能手动跟踪每个人的活动。这将是一个了不起的项目，它可以通过卫星和地理位置数据识别非法偷猎动物并捕捞捕鱼活动。Global Fishing Watch免费提供实时数据，可用于构建系统。
数据集：捕捉非法捕鱼数据集 
https://globalfishingwatch.org/map-and-data/
5.使用协同过滤的在线杂货推荐
项目构想：协作过滤是一项很棒的技术，可根据相似用户的反应来过滤出用户可能喜欢的项目。杂货店推荐系统将是一个使客户意识到自己想要的东西的好项目。
6.使用机器学习的电影推荐系统
项目构想：推荐系统无处不在，无论是在线购买应用程序，电影流媒体应用程序还是音乐流媒体。他们都根据目标客户推荐产品。电影推荐系统是增强你的作品集的绝佳项目。
数据集：电影推荐系统数据集 
https://drive.google.com/file/d/1Dn1BZD3YxgBQJSIjbfNnmCFlDW2jdQGD/view
源代码：电影推荐系统项目 
https://data-flair.training/blogs/data-science-r-movie-recommendation/
7.车牌自动识别系统
项目构想：该机器学习项目的目的是检测和识别车辆的牌照号，并读取印在牌照上的牌照号。这可能是用于安全扫描，流量监视等的良好应用程序。
源代码：自动车牌识别项目
https://techvidvan.com/tutorials/python-project-license-number-plate-recognition/
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https://data-flair.training/blogs/machine-learning-project-ideas/
编辑：机器学习算法那些事、AI有道