给我推一些csdn搜索比较多的案列，要求是用python写的，而且用到了数据挖掘和数据分析或者机器学习

以下是一些在CSDN搜索比较多的用Python实现的数据挖掘、数据分析和机器学习案例：

1. 贷款违约预测

贷款违约预测是银行和金融机构中的一个重要应用领域，它可以帮助这些机构了解客户的信用状况，从而做出更好的决策。在CSDN上，有很多关于贷款违约预测的案例，包括基于机器学习的贷款违约预测、基于深度学习的贷款违约预测等等。

2. 垃圾邮件分类

垃圾邮件分类是邮件系统中的一个重要应用领域，它可以帮助用户过滤掉垃圾邮件，提高工作效率。在CSDN上，有很多关于垃圾邮件分类的案例，包括基于传统机器学习算法的垃圾邮件分类、基于深度学习的垃圾邮件分类等等。

3. 手写数字识别

手写数字识别是计算机视觉中的一个重要应用领域，它可以帮助企业或研究者进行数字识别、图像识别等等。在CSDN上，有很多关于手写数字识别的案例，包括基于传统机器学习算法的手写数字识别、基于深度学习的手写数字识别等等。

希望这些推荐能够对您有所帮助。

相关问题

python数据分析 csdn

Python数据分析是指利用Python编程语言进行数据探索、数据清洗、数据处理和数据可视化等工作。CSDN（中国软件开发者网）是一个优秀的技术社区，为编程爱好者和开发者提供了海量的技术文章和资源。在CSDN上，我们可以找到大量关于Python数据分析的教程、案例和技巧，帮助我们学习和使用Python进行数据分析。

首先，Python作为一种简洁、易读易写的编程语言，拥有丰富的第三方库和工具包，如NumPy和Pandas等。这些工具包提供了各种数据结构和函数，使得数据处理和分析变得更加高效和便捷。

其次，Python的可视化库如Matplotlib和Seaborn等，使得我们可以将数据以直观的图表形式展示出来，有效地传达分析结果。我们可以通过绘制散点图、柱状图、线图等来展示数据的分布特征和趋势变化。

此外，在CSDN上我们能找到很多优秀的Python数据分析教程，可以从入门到进阶逐步学习。这些教程涵盖了数据清洗、数据处理、数据挖掘等方面的内容，并配以实例和代码，帮助读者更好地理解和掌握数据分析的方法和技巧。

总之，Python数据分析在CSDN上得到了广泛的关注和支持。通过学习和使用Python进行数据分析，我们可以更好地理解数据背后的信息和规律，从而为决策和问题解决提供支持。同时，CSDN上的资源和社区还能为我们提供实践经验和技术支持，使我们在数据分析的路上不再孤单。

给我一些机器学习基础的csdn教程

当然可以，以下是一些适合初学者的机器学习基础的 CSDN 教程：

1. [机器学习基础]（https://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/79138417）：这篇文章介绍了机器学习的基本概念，包括监督学习和非监督学习，并提供了一些简单的代码示例。

2. [Python 机器学习入门]（https://blog.csdn.net/weixin_40496836/article/details/78958313）：这篇文章介绍了如何用 Python 进行机器学习，包括如何使用 scikit-learn 库进行分类和回归分析。

3. [机器学习算法详解]（https://blog.csdn.net/u012162613/article/details/54319533）：这篇文章详细介绍了一些常见的机器学习算法，包括决策树、朴素贝叶斯、KNN 等。

4. [机器学习实战]（https://blog.csdn.net/u012162613/article/details/41929341）：这篇文章提供了一些机器学习实战的项目，包括使用 KNN 进行手写数字识别和使用决策树进行鸢尾花分类等。

5. [深度学习入门]（https://blog.csdn.net/qq_28888837/article/details/80761142）：这篇文章介绍了深度学习的基础概念，包括神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等，并提供了一些简单的代码示例。

希望这些教程能够帮助你入门机器学习！