机器学习实践练习

以下是关于机器学习实践的一些练习题，帮助你更好地理解和应用机器学习知识。

练习题

1. 线性回归：使用线性回归模型预测房价。

   • 数据集：房价数据集
   • 工具：Python Scikit-learn 库

2. 逻辑回归：使用逻辑回归模型进行分类任务，例如判断邮件是否为垃圾邮件。

   • 数据集：垃圾邮件数据集

3. 决策树：使用决策树模型对数据进行分类。

   • 数据集：鸢尾花数据集

4. 支持向量机：使用支持向量机进行分类或回归任务。

   • 数据集：葡萄酒数据集

5. 神经网络：使用神经网络进行图像识别或自然语言处理。

   • 工具：TensorFlow 或 PyTorch 库

图片示例

线性回归：展示线性回归模型预测房价的图像。

决策树：展示决策树模型的结构。