本课程提供了多个机器学习实战案例，帮助您将理论知识应用于实际项目中。以下是几个案例的简要介绍：
案例一：房价预测
在这个案例中，我们将使用机器学习模型来预测房价。通过收集房屋的特征（如面积、房间数、位置等），我们可以训练模型来预测未知房屋的价格。
- 数据集: 房价数据集
- 模型: 线性回归、决策树、随机森林等
案例二：垃圾邮件分类
垃圾邮件分类是一个常见的文本分类问题。在这个案例中，我们将使用机器学习算法来训练一个模型，以区分垃圾邮件和正常邮件。
- 数据集: 垃圾邮件数据集
- 模型: Naive Bayes、支持向量机等
案例三：手写数字识别
手写数字识别是图像识别领域的一个经典问题。我们将使用卷积神经网络（CNN）来训练模型，识别手写数字。
- 数据集: MNIST数据集
- 模型: 卷积神经网络
机器学习案例图片
以上案例仅供参考，更多实战案例请访问 课程中心。
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