Machine Learning Projects:我为学习ML DL概念所做的简单的基于应用程序的项目列表 源码

机器学习和深度学习简单(基于应用程序)项目 该存储库包含完成的简单实践项目,以学习ML和DL概念。 每个单独的文件夹都包含一个单独的项目,并且文件夹本身中包含该项目的自述文件。 我还附有我的课程证书。 项目清单是: 使用支持向量机的面部识别:使用numpy实现SVM,然后将其用于执行小型数据集的基本面部识别任务。 使用Yellowbrick分析混凝土的抗压强度:使用简单的回归分析,使用kaggle上的可用数据集来预测混凝土的抗压强度。 从零开始开发人工神经网络以执行股价预测:使用使用sklearn的自定义构建的香草人工神经网络,并实时预测股价。 MNIST Flask应用程序:在MNIST手写号码的数据集上使用ML和DL方法,并为此创建一个Web应用程序。 房价预测:使用Tensorflow的regresiion模型基于各种参数预测房价。 通过广告销售实现收入的多变量决定性优化