机器学习项目大汇总,值得收藏!(下)

简介: 机器学习项目大汇总,值得收藏!(下)

正文


高级机器学习项目


1.使用机器学习进行情感分析


3.png

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


4.png

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


6.png

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


5.png

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/

相关报道:https://data-flair.training/blogs/machine-learning-project-ideas/

相关文章
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 前端开发
机器学习PAI常见问题之web ui 项目启动后页面打不开如何解决
PAI(平台为智能,Platform for Artificial Intelligence)是阿里云提供的一个全面的人工智能开发平台,旨在为开发者提供机器学习、深度学习等人工智能技术的模型训练、优化和部署服务。以下是PAI平台使用中的一些常见问题及其答案汇总,帮助用户解决在使用过程中遇到的问题。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 监控
大模型开发:描述一个典型的机器学习项目流程。
机器学习项目涉及问题定义、数据收集、预处理、特征工程、模型选择、训练、评估、优化、部署和监控。每个阶段都是确保模型有效可靠的关键,需要细致操作。
22 0
|
4月前
|
TensorFlow 算法框架/工具 开发工具
使用 TensorFlow 构建机器学习项目:6~10(3)
使用 TensorFlow 构建机器学习项目:6~10(3)
23 0
|
5月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 数据挖掘
【机器学习实训项目】黑色星期五画像分析
【机器学习实训项目】黑色星期五画像分析
60 0
|
4月前
|
TensorFlow 算法框架/工具 Docker
使用 TensorFlow 构建机器学习项目:6~10(2)
使用 TensorFlow 构建机器学习项目:6~10(2)
47 0
|
4月前
|
机器学习/深度学习 TensorFlow 算法框架/工具
使用 TensorFlow 构建机器学习项目:6~10(1)
使用 TensorFlow 构建机器学习项目:6~10
21 0
|
4月前
|
机器学习/深度学习 算法 TensorFlow
使用 TensorFlow 构建机器学习项目:1~5
使用 TensorFlow 构建机器学习项目:1~5
202 0
|
9月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
【机器学习实战项目】10分钟学会Python怎么用支持向量机SVM进行分类预测(三)
【机器学习实战项目】10分钟学会Python怎么用支持向量机SVM进行分类预测(三)
164 0
|
6月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 数据挖掘
【机器学习实训项目】黑色星期五画像分析
本项目旨在利用Jupyter编程来分析和呈现黑色星期五购物季的消费行为和趋势。通过对大量的购物数据进行统计和可视化分析,我们将揭示黑色星期五的消费者画像和购物模式。
72 0
|
9月前
|
机器学习/深度学习 存储 算法
【机器学习实战项目】10分钟学会Python怎么用LDA线性判别模型进行分类预测(五)
【机器学习实战项目】10分钟学会Python怎么用LDA线性判别模型进行分类预测(五)
149 0