python数据挖掘大作业选题

时间: 2023-09-20 17:06:51 浏览: 81
以下是几个Python数据挖掘大作业选题的参考: 1. 基于KNN算法的鸢尾花分类器:使用KNN算法对鸢尾花数据集进行分类,并评估算法的准确性。 2. 股票价格预测模型:使用Python和机器学习算法,构建股票价格预测模型,并从历史数据中进行验证。 3. 人脸识别系统:使用Python和深度学习算法,构建一个人脸识别系统,可以通过输入的图像识别出人脸并进行分类。 4. 情感分析器:使用Python和自然语言处理技术,构建一个情感分析器,可以对输入的文本进行情感分析,并输出文本的情感倾向。 5. 基于聚类的市场细分:使用Python和聚类算法,对市场数据进行聚类分析,从而实现市场细分和目标客户分析。 以上仅是一些参考,你可以根据自己的兴趣和能力选择适合自己的数据挖掘大作业选题。
相关问题

Python数据挖掘大作业选题

以下是一些Python数据挖掘大作业选题的建议: 1. 信用风险评估:使用机器学习算法对贷款申请人的信用风险进行评估,以预测他们是否会按时偿还债务。 2. 电商网站用户行为分析:利用数据挖掘技术分析用户行为,包括浏览、购买和评价等,以提高电商网站的营销策略和用户体验。 3. 医疗诊断预测:使用机器学习算法对医学影像数据进行分析,以预测患者是否存在某种疾病。 4. 新闻情感分析:使用自然语言处理技术对新闻文章进行情感分析,以了解公众对不同话题的情绪和态度。 5. 股票价格预测:使用机器学习算法对历史股票价格数据进行分析,以预测未来股票价格的趋势。 6. 电影推荐系统:利用数据挖掘技术对用户观看历史数据进行分析,以推荐用户可能喜欢的电影。 7. 人脸识别:使用深度学习算法对人脸图像进行分析,以识别人脸并进行分类。 8. 新闻自动摘要:使用自然语言处理技术对新闻文章进行自动摘要,以帮助用户更快速地了解文章内容。 希望这些选题能够帮助你找到适合的大作业选题。

python数据挖掘应用大作业选题

以下是一些Python数据挖掘应用的选题建议: 1. 基于机器学习的股票价格预测 2. 基于推荐算法的电影推荐系统 3. 基于聚类分析的客户细分及画像分析 4. 基于文本挖掘的舆情分析系统 5. 基于深度学习的图像识别与分类 6. 基于时间序列分析的交通流量预测 7. 基于关联规则挖掘的商品关联分析 8. 基于社交网络分析的用户行为分析 9. 基于自然语言处理的文本情感分析 10. 基于协同过滤算法的音乐推荐系统 希望以上建议能为你提供一些启示,祝你的大作业顺利完成!

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