人工智能实战：机器学习与深度学习项目精选

"《人工智能_机器学习_深度学习应用开发工程师》项目集锦是一份涵盖了数据分析、机器学习、深度学习的实战项目集合，旨在培养中国AI领域的专业人才。该资源由容大职业和华院数据合作提供，网址为www.erongda.com。项目集包括多个经典案例，覆盖了数据挖掘、机器学习算法、大数据处理、推荐系统以及深度学习等多个方面，旨在提升工程师的实际操作能力和应用创新能力。" 本资源中的知识点主要包括以下几个部分： 1. 数据分析与数据挖掘： - 泰坦尼克号获救预测：利用历史数据建立模型预测乘客生存概率。 - 决策树智能配镜：运用决策树算法解决个性化眼镜选择问题。 - 朴素贝叶斯分析鸢尾花数据：通过朴素贝叶斯分类器对花卉种类进行识别。 - 垃圾邮件过滤模型：使用机器学习方法筛选并过滤垃圾邮件。 - 机器红娘：婚恋网站匹配系统利用机器学习进行用户匹配。 - KNN手写体识别：运用K近邻算法实现手写字体的自动识别。 - 疝气病症预测：基于统计学模型预测马因疝气死亡的可能性。 - 贝叶斯分类器广告预测：利用贝叶斯分类方法预测广告效果。 - 回归模型商品价格预测：使用回归算法预测商品价格。 2. 网络爬虫与数据抓取： - 抓取天猫首页商品信息：通过爬虫技术获取商品分类和详情。 - 51JOB职位分析：爬取并分析招聘网站的职位数据。 - 豆瓣明星图片案例：分析抓取的明星图片数据。 - 动态抓取天猫三只松鼠销售信息：结合Selenium和BeautifulSoup4处理动态网页数据。 - 抓取电影信息并自动下载：使用Scrapy爬取电影信息并调用迅雷接口下载。 - 豆瓣电影分析系统：基于Python分析豆瓣电影数据库。 3. 机器学习实战： - PySpark服务器日志分析：使用PySpark处理大规模日志数据。 - Mahout、SparkMlib推荐系统：构建电影和社交推荐系统。 - 协同过滤推荐系统：实现商品推荐算法。 4. 大数据+机器学习应用： - 实时商品推荐：电商双11期间的商品推荐系统。 - FP-growth算法新闻点击分析：运用关联规则挖掘分析新闻流量。 - 客户价值分析：通过K-means聚类识别高价值客户。 - SVD协同过滤电影推荐：使用矩阵分解技术推荐电影。 - 图像分类识别：结合OpenCV和随机森林进行图像分类。 - 文档自动分类：基于NLP构建文本分类系统。 - 零售精准营销：利用RFM模型预测营销响应。 - 商品评论情感分析：运用LVD和贝叶斯模型分析商品评论情感。 5. 深度学习项目： - TensorFlow新闻阅读与个性化搜索：使用深度学习优化新闻检索。 - 人脸识别系统：基于TensorFlow实现深度学习人脸识别。 - 共享单车骑行分析：利用神经网络理解用户骑行行为。 - 情感分析：通过深度学习和NLP处理影评情感分析。 - 语言翻译项目：运用深度学习进行多语言翻译。 这些项目涵盖了数据预处理、特征工程、模型训练、评估和优化等机器学习流程，以及深度学习在网络爬虫、推荐系统、图像处理、自然语言处理等领域的应用，为学习者提供了丰富的实践机会，有助于提升其在人工智能领域的综合技能。