机器学习实战是一个很好的学习路径，通过实际案例来深入理解机器学习算法。以下是一些实战项目，可以帮助你提升技能。
实战项目列表
数据预处理：学习如何清洗和转换数据，以便模型能够更好地学习。
分类问题：使用决策树、随机森林等算法解决分类问题。
回归问题：学习如何使用线性回归、岭回归等算法解决回归问题。
聚类分析：通过K-means、层次聚类等方法进行数据聚类。
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决策树
决策树是一种常用的分类算法，它通过一系列规则来对数据进行分类。
线性回归
线性回归是一种用于预测连续值的算法，它通过拟合一条直线来描述数据之间的关系。
总结
通过这些实战项目，你可以更好地理解机器学习算法，并将其应用于实际问题中。希望这些内容能够帮助你提升机器学习技能。