机器学习项目是利用算法分析数据，从中学习，然后作出决策或预测的技术。以下是一些常见的机器学习项目类型和它们的应用场景。
项目类型
分类：将数据分为不同的类别。例如，垃圾邮件检测。
- 应用场景：电子邮件服务、银行欺诈检测。
回归：预测连续值。例如，房价预测。
- 应用场景：房地产、金融分析。
聚类：将相似的数据点分组。例如，客户细分。
- 应用场景：市场细分、社交网络分析。
推荐系统：推荐用户可能感兴趣的内容。例如，电影推荐。
- 应用场景：电子商务、在线视频服务。
实践案例
自然语言处理（NLP）：利用机器学习技术理解和生成人类语言。例如，翻译软件。
- 应用场景：跨语言沟通、情感分析。
计算机视觉：让机器理解和解释图像和视频中的内容。例如，面部识别。
- 应用场景：安全监控、自动驾驶。
计算机视觉应用
- 时间序列分析：分析随时间变化的数据。例如，股票市场预测。
- 应用场景：金融市场、资源管理。
学习资源
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