机器学习（ML）是一场革命开拓行业是一项伟大的技能。如果你刚开始，动手做项目是最好的学习方法之一。本文将介绍七个初学者友好的ML项目，以帮助您建立关键技能并发展您的职业生涯。专注于这些项目将帮助你在机器学习方面打下坚实的基础，并获得宝贵的经验，使你在该领域脱颖而出：

　　这个经典的机器学习项目使用泰坦尼克号的数据集来预测乘客是否幸存。这些数据包括年龄、性别和阶级等特征。您将学习如何清理数据，处理缺失值，并将其拆分为训练集和测试集。像逻辑回归和决策树这样的算法在这个项目中很有效。经过训练，你可以

　　用准确度或精度度量来评估你的模型。这是初学者练习基本ML概念的一个很好的起点。

　　股票价格预测是一个时间序列问题。您将使用过去的股票数据来预测未来的价格。这个项目可以帮助你理解时间序列分析，并教你一个

　　像ARIMA和LSTM这样的模型为了改进您的模型，您可以创建新的特性，例如移动平均线或滞后值。使用雅虎财经获取股票数据

　　用均方误差评估你的模型。这是一种深入了解时间的好方法

　　Sed数据预测。

　　创建垃圾邮件分类器以确定电子邮件是否为垃圾邮件。该项目引入了用于处理文本数据的自然语言处理（NLP）。您将使用标记化、词干化、词素化等方法预处理文本

　　使用TF-IDF等技术将其转换为数字形式。你可以使用朴素贝叶斯（Naive Bayes）或支持向量机（SVM）等算法。训练后，

　　使用准确性、精密度、召回率和F1分数评估你的模型。

　　在本项目中，您将教机器使用MNIST数据集识别手写数字。你将使用深度学习等

　　卷积神经网络（cnn）来处理图像。cnn是图像数据的理想选择，因为它可以使用co提取特征

　　演进和汇聚层。这个项目对学习英语很有帮助

　　关于图像数据和深度学习技术。

　　与Netflix使用的推荐系统一样，推荐系统也会给出co .的建议

　　ntent英航

　　基于用户偏好。在这个项目中，您将使用协同过滤构建一个推荐系统。您可以使用像奇异值分解（SVD）这样的技术来简化预测。包含电影评分和细节的MovieLens数据集非常适合这个项目。e

　　用RMSE或精确召回等指标评估系统，看看它的表现如何。

　　预测客户流失有助于企业留住客户。在本项目中，您将使用逻辑回归或随机森林等算法对可能离开的客户进行分类。您将处理不平衡的数据，并学习过采样和欠采样等技术。对数据进行预处理后，可以

　　用co来评估你的模型

　　灌注矩阵和F1分数。像电信客户流失数据集这样的数据集将帮助你开始。

　　人脸检测是计算机视觉的一项关键任务，对安全和社交媒体应用程序很有用。在这个项目中，你将学习使用OpenCV的Haar级联来检测图像中的人脸。您还将探索图像处理技术，如边缘检测和滤波。OpenCV有预先训练的分类器，可以简化人脸检测。这个项目会教你一件事

　　关于图像和视频中的目标检测。

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