Python机器学习实战案例

以下是一些Python机器学习实战案例：

1. 鸢尾花分类：使用scikit-learn库中的鸢尾花数据集，通过决策树算法实现鸢尾花分类。

2. 手写数字识别：使用MNIST数据集，通过卷积神经网络（CNN）实现手写数字识别。

3. 垃圾邮件分类：使用朴素贝叶斯算法，通过对邮件文本进行特征提取和分类，实现垃圾邮件分类。

4. 股票价格预测：使用时间序列分析方法，对历史股票数据进行处理和分析，预测未来股票价格。

5. 图像识别：使用深度学习框架Tensorflow，通过卷积神经网络实现图像识别，例如猫狗分类等。

6. 推荐系统：使用协同过滤算法，分析用户历史行为和兴趣，为用户推荐感兴趣的商品或内容。

这些案例都是比较典型和常见的机器学习实战项目，可以帮助初学者更好地理解和掌握机器学习算法。