对正在开发的任何技术有实际的了解通常是有益的。通过这些机器学习项目的想法，你可以获得职业发展所需的所有实用技能，并提高你在市场上的就业能力。因此，学习Python的时机再好不过了，学习Python的方法再好不过ML项目了。
初级机器学习项目最后一年的想法
1、《泰坦尼克号》生存预测
2、股价预测
3.EmojiLive–实时Emoji创建者
4、虚假新闻检测
5、乳腺癌检测
中级机器学习项目最后一年的想法
1、推荐制度
2、手写数字识别
3、客户细分
4、仇恨语音检测
5、销售预测项目
最后一年的高级机器学习项目理念
1、情绪分析仪
2、音乐类型分类
3、符号语言识别器
4、信用卡诈骗检测
5、智能手机的人类活动识别
1、《泰坦尼克号》生存预测
说明：
建造这个项目将是令人愉快的，因为你将猜测如果有人在泰坦尼克号上，他们是否会幸存下来。在本初学者项目中，您将使用泰坦尼克号数据集，其中包含在泰坦尼克号上遇难的乘客和机组人员的实际数据。
数据集：泰坦尼克号生存预测
源代码：泰坦尼克号生存预测（P1）
源代码：泰坦尼克号生存预测（P2）
2、股价预测
说明：
借助利用机器学习的股价预测，可以发现在交易所交易的商业股票和其他金融资产的未来价值。获得可观的利润是进行股价预测的关键所在。尽管请注意，不可能预测股票的确切价格。其他变量，包括生物和心理变量，以及理性和非理性行为，也包括在预测中。这些力量共同创造了一个波动和充满活力的股票市场。因此，创建精确的股票价格预测非常具有挑战性。
在这里，我们将创建一个项目，使用Python编程语言和线性回归模型来估计股票价值。上市公司的股票价格可以用作历史数据。为了预测该公司未来的股价，我们将使用一些机器学习方法，从线性回归等简单方法开始。
数据集：股价预测
源代码：股价预测
3.EmojiLive–实时Emoji创建者
说明：
在我们的一系列机器学习项目思想中，下一个初学者友好项目是Live Emoji Creator。这个机器学习项目的目标是对人类面部表情进行分类并将其翻译成表情符号。基本上在这个项目中，你必须建立一个模型来识别用户的脸，并根据他/她的表情，显示一个表情符号。除此之外，如果用户改变了面部表情，表情符号应该也能做到这一点。
为了识别面部情绪，您将构建卷积神经网络。用户的面部识别将使用网络摄像机完成。一旦识别出人脸，你就会将这些感觉与匹配的表情或化身联系起来。
下载数据集：实时表情创造者
源代码：Live Emoji Creator
4、虚假新闻检测
说明：
虚假新闻检测有许多尚未解决的问题需要研究。例如，了解新闻传播中的关键组成部分是减少虚假新闻传播的关键第一步。为了确定导致虚假信息传播的主要因素，可以使用图论和机器学习方法。
该项目的主要目标是发现区分真假新闻的文本模式。我们将使用Kaggle数据集并将其输入到模型中。为了检测来自不可靠来源的“虚假新闻”或不准确新闻，我们鼓励您使用各种机器学习和自然语言处理软件包，包括NLTK、re（正则表达式）和Scikit Learn。
数据集：假新闻检测
源代码：假新闻检测
5、乳腺癌检测
说明：
在过去的十年中，机器学习技术已广泛应用于智能医疗系统，特别是乳腺癌的诊断和预后。因此，在机器学习的帮助下，我们可以建立一个模型来分类癌症的类型，这样医生就可以方便地在正确的时间提供治疗。乳腺癌的早期诊断可以显著改善预后和生存机会，因为它可以促进患者的及时临床治疗。这是一个分类问题，主要目的是建立is模型，对恶性和良性癌症进行分类。
该项目的目标是评估最近对这些肿瘤进行分类的研究。使用支持向量机（SVM）、K近邻（K-NN）和随机森林（RF）等机器学习方法将医学图像分为良性和恶性。
数据集：乳腺癌检测
源代码：乳腺癌检测
1、推荐制度
说明：
基于各种参数向用户提出建议的系统称为推荐系统。推荐系统通过基于用户提供的信息和考虑用户选择和兴趣的其他标准过滤最关键的信息来处理丰富的信息。有许多不同类型的推荐系统，包括一些基于内容、流行度和电影的推荐系统。
您可以使用诸如recommenderlab之类的库来测试和开发ML项目的推荐模型。您的机器学习项目还将由ggplot、REPLACE2和data等软件包进行补充。桌子为了构建推荐引擎，建议使用诸如Google Local、Amazon产品评论、MovieLens、Goodreads、NES和Librarything之类的数据集。
数据集：电影推荐系统
数据集：亚马逊产品评论
源代码：推荐系统
2、手写数字识别
说明：
该模型识别人类书写数字的能力称为手写数字分类。由于每个人的书写风格不同，手写数字的大小和对齐方式可能会有所不同。因此，机器很难读取手写数字。这个问题的答案是手写数字分类，它使用数字的图片来识别图像中包含的数字。
数据集：手写数字识别（MNIST）
源代码：手写数字识别
3、客户细分
说明：
你有数据，但我们可以用它进行什么样的分析？我们可以根据客户的购物方式将其划分为不同的群体。请记住，数据相当大，我们不能只用眼睛来检查。为了做到这一点，我们将利用计算能力和机器学习方法。对于这个项目，您可以使用Python的K-Means算法根据客户的行为将客户分组。
数据集：客户细分
源代码：客户细分
4、仇恨语音检测
说明：
用于识别和检测互联网上仇恨言论的模型称为“仇恨言论检测”许多人在社交媒体上发表对他人的愤怒和侮辱性评论。因此，在当今的网络世界中，仇恨语音识别已成为解决问题的关键工具。您可以使用Pandas、Numpy、Scikit Learn和NLTK。
数据集：仇恨语音检测
源代码：仇恨语音检测
5、销售预测项目
说明：
继续我们在本文中的最后一个项目，关于机器学习项目的最后一年和中间阶段是销售预测。对于许多零售企业，必须准确预测每个门店产生的收入。这些估计使计划、优化人员配置和确保每个商店有足够的库存成为可能。在本任务中，我们创建了一个预测模型，以使用该公司的历史数据预测该连锁药店每个门店的收入。
为了构建这样的ML项目，您必须熟悉各种清理原始数据的技术。还需要深入了解回归分析，特别是简单线性回归。要创建这类应用程序，必须使用Dora、Scrubadub、Pandas、NumPy等库。
数据集：销售预测
源代码：销售预测
1、情绪分析仪
说明：
我们希望您为我们的项目创建一个简单的情感分析分类器，该分类器将识别用户对电影的评价是好的、负面的还是中性的。我们将在Python项目中使用IMDb电影评论数据集进行情感分析。
涉及情感分析的项目需要对文本分析、自然语言处理和计算语言学等学科有透彻的理解。Huggingface和TensorFlow，以及神经网络、随机森林、决策树、支持向量机（SVM）和逻辑回归等监督技术，成为有用的机器学习框架。通过使用OpenCV和SimpleIK等库，可以更轻松地进行对象识别、图像分割和图像配准。
数据集：情绪分析器
源代码：情绪分析器
2、音乐类型分类
说明：
该项目的目标是创建一个机器学习项目，可以从音频数据中自动识别各种音乐类型。这些录音将根据其低频和时域特征进行分类。由于它在众多研究中对此问题产生了最佳结果，我们将使用K-最近邻方法。我们有一篇专为K近邻撰写的文章
我们需要一个类似的大小和频率范围为这个项目的音频曲目集合。GTZAN体裁分类数据集是音乐体裁分类项目中最受建议的数据集，该数据集仅为本研究编制。
数据集：音乐流派分类
源代码：音乐流派分类
3、符号语言识别器
说明：
为了造福聋哑人，人们进行了大量的技术开发和研究。深度学习和计算机视觉是两种可以用来推动这一事业的工具。
在这个项目中，我们开发了一种符号检测器，可以轻松扩展到识别各种不同的符号和手势，例如字母，并且可以检测1到10的数字。这可以扩展到构建自动编辑器，在自动编辑器中，一个人只需使用手势就可以轻松写作，这对聋哑人与他人互动非常有帮助，因为理解手语并不是所有人都通用的。我们使用Python OpenCV和Keras库创建了这个项目。
数据集：手语识别器
源代码：手语识别器
4、信用卡诈骗检测
说明：
现代需要一个能够监控所有信用卡交易模式的系统，如果任何模式异常，则应停止交易。现在有许多机器学习技术可用于将事务分类为正常和异常类别。唯一的要求是历史数据和能够更有效地匹配我们的数据的算法。
必须熟悉决策树、梯度增强分类器、逻辑回归和人工神经网络（ANN）等概念。可以使用NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、XGBClassifier等库以及Scikit Learn等框架来创建此项目。
数据集：信用卡欺诈
源代码：信用卡欺诈检测
5、智能手机的人类活动识别
说明：
许多现代移动设备都是为了在我们进行某种活动时自动识别的，比如骑自行车或跑步。机器学习在这里起作用。机器学习工程师使用一个数据集，其中包含少数人（越多越好）的健身活动记录，该数据集是通过配备惯性传感器的移动设备收集的，用于实践此类项目。然后，学生可以创建能够准确预测未来行动的分类模型。这也可能有助于他们理解多分类难题。
数据集：智能手机的人类活动识别
源代码：智能手机的人类活动识别
