MLProjects

通过一些简单的机器学习项目练习编程实践能力，快速掌握机器学习算法

主要项目如下：

• 鸢尾花数据集分类
• 波斯顿房价预测
• 金属岩石分类
• 文本数据分类
• 基于wine数据集的聚类算法
• 基于机器学习方法泰坦尼克号的存活预测
• 基于BP神经网络的手写数字识别
• 机器学习实战

• KNN进行约会网站的人员分类、KNN进行手写数字识别
• 决策树进行隐形眼镜的分类
• 朴素贝叶斯进行垃圾邮件的过滤

• 异常值检测（这个项目是来源于真实数据集）

数据集的主要来源： UCI机器学习仓库