机器学习项目实战:(1)题目自选: 1》问题选择:完成一个分类问题，一个回归问题 2》数据选择:scikit中的数据集或目前已经公开的数据集 3》算法选择:我们学习过的机器学习算法，可以进行改进 4》评价方式:不同的问题选择不同的评价方法，要求有图 (2)项目展示: 1》代码:用python语言 2》文档内容:项目背景、数据描述、算法描述、实验设置(数据分割比例，超参设置，评价方法选择等)、实验结果

非常好的问题！以下是我的回答：

对于第一个问题，我建议您可以选择使用scikit-learn中的鸢尾花数据集（iris dataset）进行分类，以及波士顿房价数据集（Boston Housing dataset）进行回归。

对于分类问题，您可以使用决策树算法或者支持向量机（SVM）算法进行建模和预测。您可以通过改变参数和调整模型来优化算法的性能。

对于回归问题，您可以使用线性回归算法或者随机森林算法进行建模和预测。同样，您也可以通过改变参数和调整模型来优化算法的性能。

对于评价方式，您可以使用准确率（accuracy）来评估分类问题的性能，使用均方误差（MSE）来评估回归问题的性能。您可以通过制作混淆矩阵或者绘制预测值与实际值之间的散点图来可视化您的评价结果。

在项目展示方面，您可以使用Python编写代码，并附上详细的文档，包括项目背景、数据描述、算法描述、实验设置和实验结果。您的文档应该清晰地描述您的代码和实验结果，并且包含图表和可视化结果，以便更好地展示您的实验结果。

相关问题

用python写一个垃圾邮件分类的机器学习项目 ，带有回归问题的代码

很抱歉，垃圾邮件分类问题不涉及回归问题。垃圾邮件分类问题是一个二分类问题，需要使用分类算法进行解决。以下是一个基于Python的垃圾邮件分类机器学习项目示例：

## 项目概述

该项目旨在使用Python和机器学习算法来构建一个垃圾邮件分类器。该分类器可以将输入的电子邮件标记为垃圾邮件或非垃圾邮件。我们将使用Kaggle上的Spam or Ham数据集来训练和测试我们的分类器。

## 数据集

Spam or Ham数据集包含5,572封电子邮件，其中包括垃圾邮件和非垃圾邮件。该数据集可以从以下链接下载：https://www.kaggle.com/venky73/spam-mails-dataset

## 项目步骤

### 步骤1：加载数据集

我们将使用Pandas库来加载Spam or Ham数据集。以下是加载数据集的代码：

import pandas as pd

# Load the dataset
data = pd.read_csv('spam_or_ham.csv')

### 步骤2：数据清洗

在数据清洗步骤中，我们将对数据进行预处理和清洗。以下是数据清洗的代码：

import re
import nltk
nltk.download('stopwords')
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem.porter import PorterStemmer

# Clean the text
corpus = []
for i in range(0, len(data)):
    review = re.sub('[^a-zA-Z]', ' ', data['text'][i])
    review = review.lower()
    review = review.split()
    ps = PorterStemmer()
    review = [ps.stem(word) for word in review if not word in set(stopwords.words('english'))]
    review = ' '.join(review)
    corpus.append(review)

在上述代码中，我们使用了正则表达式来过滤掉除英文字母以外的所有字符。我们还将所有字母转换为小写，并使用Porter词干提取器来提取单词的基本形式。最后，我们还使用NLTK库中的停用词列表来过滤停用词。

### 步骤3：创建文本向量

在这一步骤中，我们将使用CountVectorizer来创建文本向量。以下是创建文本向量的代码：

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

# Create the bag of words model
cv = CountVectorizer(max_features = 5000)
X = cv.fit_transform(corpus).toarray()
y = data.iloc[:, 0].values

在上述代码中，我们使用了CountVectorizer来将文本转换为向量。我们还使用了5000个特征来创建向量。

### 步骤4：拆分数据集

在这一步骤中，我们将数据集分成训练集和测试集。以下是拆分数据集的代码：

from sklearn.model_selection import train_test_split

# Split the dataset into the Training set and Test set
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.20, random_state = 0)

在上述代码中，我们使用train_test_split函数将数据集拆分为训练集和测试集。

### 步骤5：训练模型

在这一步骤中，我们将使用逻辑回归算法来训练模型。以下是训练模型的代码：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# Train the model
classifier = LogisticRegression(random_state = 0)
classifier.fit(X_train, y_train)

在上述代码中，我们使用了逻辑回归算法来训练模型。

### 步骤6：评估模型

在这一步骤中，我们将评估模型的性能。以下是评估模型的代码：

from sklearn.metrics import confusion_matrix, accuracy_score

# Predict the Test set results
y_pred = classifier.predict(X_test)

# Evaluate the model
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
print(cm)
print('Accuracy: {:.2f}%'.format(accuracy_score(y_test, y_pred) * 100))

在上述代码中，我们使用混淆矩阵和准确率来评估模型的性能。

## 总结

以上就是一个基于Python的垃圾邮件分类机器学习项目示例，该项目使用了Spam or Ham数据集来训练和测试分类器。

机器学习实战：鲍鱼回归分析

《机器学习实战：鲍鱼回归分析》是一本介绍机器学习中回归分析的实战书籍。回归分析是机器学习中的一种常见任务，用于预测一个连续值的输出。在这本书中，作者以鲍鱼的年龄为例，通过分析鲍鱼的特征（如性别、长度、直径等）来预测鲍鱼的年龄。

这本书主要介绍了回归分析的基本概念和常用算法，包括线性回归、岭回归和lasso回归等。它还涵盖了数据预处理、特征选择和模型评估等重要内容。通过实际案例的讲解和代码实现，读者可以学习如何应用机器学习算法进行回归分析，并了解如何评估模型的性能和调优。

如果你对机器学习中的回归分析感兴趣，这本书可以帮助你入门并提供实践经验。同时，它也适合有一定机器学习基础的读者进一步深入学习和实践。