適合新手練習的項目Python機器學習練完妳就牛了!
Python機器學習
再多的理論也不能代替動手實踐。
教科書和課程會讓妳誤以為精通，因為材料就在妳面前。
但當妳嘗試去應用它時，可能會發現它比看起來更難。而
「項目」可幫助妳快速提高應用的ML技能，同時讓妳有
機會探索有趣的主題。
此外，妳可以將項目添加到妳的投資組合中，從而更輕松
地找到工作，找到很酷的職業機會，甚至協商更高的薪水
1、機器學習角鬥士
我們親切地稱其為「機器學習角鬥士」，但它並不新鮮。
這是圍繞機器學習建立實用直覺的最快方法之壹。
目標是采用開箱即用的模型並將其應用於不同的數據集。
這個項目很棒有3個主要原因：
首先，妳將建立模型與問題擬合的直覺。哪些模型對缺失
數據具有魯棒性?哪些模型可以很好地處理分類特征?是
的，妳可以翻閱教科書來尋找答案，但是通過實際操作您
會學得更好。
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其次，這個項目將教妳快速制作原型的寶貴技能。在現實
世界中，如果不簡單地嘗試它們，通常很難知道哪種模型
表現最好。
最後，本練習可以幫助妳掌握模型構建的工作流程。例如
，妳將開始練習……
清理數據
將其拆分為訓練/測試或交叉驗證集
預處理
轉型
特征工程
因為妳將使用開箱即用的模型，妳將有機會專註於磨練這
些關鍵步驟。
查看sk learn(Python) 或caret(R) 文檔頁面以獲取說明
。妳應該練習回歸、分類和聚類算法。
教程：
·Python：sklearn-sklearn包的官方教程
·使用Sci kit-Learn預測葡萄酒質量――訓練機器學習模
型的分步教程
Python機器學習
·R：caret-由caret包的作者提供的網絡研討會
數據源
·UCI機器學習存儲庫--350多個可搜索的數據集， 涵蓋
幾乎所有主題。您壹定會找到您感興趣的數據集。
·Kag gle數據集--Kag gle社區上傳的100多個數據集。
這裏有壹些非常有趣的數據集， 包括Pokemon Go產卵地
點和聖地亞哥的墨西哥卷餅。
·data.gov―-美國政府發布的開放數據集。如果您對社
會科學感興趣，可以去看看。
2、玩錢球
在《點球成金》壹書中，對於初學者來說，有很多有趣的
機器學習項目。例如，您可以嘗試…·
·體育博彩……根據每場新比賽前的可用數據預測盒子得
分。
·人才球探……使用大學統計數據來預測哪些球員將擁有
最好的職業生涯。
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·綜合管理......根據他們的優勢創建球員集群，以建立壹
個全面的團隊。
體育也是練習數據可視化和探索性分析的絕佳領域。妳可
以使用這些技能來幫助您決定要在分析中包含哪些類型的
數據。
數據源
·體育統計數據庫―-體育統計和歷史數據，涵蓋了許多
職業運動和壹些大學運動。幹凈的界面使網頁抓取更容易
·Sports Reference-另壹個體育統計數據庫。界面更雜
亂， 但可以將單個表格導出為CSV文件。
·cric sheet.org-國際和IPL板球比賽的逐球數據。提供
IPL和T 20國際比賽的CSV文件。
3、預測股票價格
對於任何對金融感興趣的數據科學家來說，股票市場就像是糖
果樂園。
首先，您有多種類型的數據可供選擇。您可以找到價格、基本
面、全球宏觀經濟指標、波動率指數等……不勝枚舉
其次，數據可能非常精細。您可以輕松獲取每家公司按天(甚
至按分鐘)的時間序列數據，從而讓您創造性地思考交易策略
Python機器學習
最後，金融市場通常具有較短的反饋周期。因此，您可以
快速驗證您對新數據的預測。
妳可以嘗試的壹些適合初學者的機器學習項目示例包括…
·量化價值投資……根據公司季度報告的基本面指標預測
6個月的價格走勢。
·預測……在隱含波動率和實際波動率之間的差值上構建
時間序列模型，甚至是循環神經網絡。
·統計套利……根據價格走勢和其他因素找到相似的股票
，並尋找價格出現分歧的時期。
明顯的免責聲明：建立交易模型來練習機器學習很簡單。
讓他們盈利是極其困難的。這裏沒有任何財務建議，我們
不建議交易真錢。
教程
·Python：sklearnforInvesting-將機器學習應用於投資
的YouTube視頻系列。
·R：Quantitative Trading with R-使用R進行量化金融
的詳細課堂筆記。
數據源
Python機器學習
·Quand l-提供免費(和優質) 金融和經濟數據的數據市
場。例如，您可以批量下載3000多家美國公司的日終股
票價格或美聯儲的經濟數據。
·Quanto pian-量化金融社區， 為開發交易算法提供免費
平臺。包括數據集。
·US Fundamentals Archive-5000多家美國公司的5年
基本面數據。
4、教神經網絡閱讀筆跡
神經網絡和深度學習是現代人工智能的兩個成功案例。它
們在圖像識別、自動文本生成甚至自動駕駛汽車方面取得
了重大進展。
要涉足這個令人興奮的領域，您應該從可管理的數據集開
始。
M NIST手寫數字分類挑戰賽是經典的切入點。圖像數據通
常比「平面」關系數據更難處理。M NIST數據對初學者很
友好，並且小到可以放在壹臺計算機上。
手寫識別會挑戰妳，但它不需要高計算能力
首先，我們建議使用下面教程中的第壹章。它將教妳如何
從頭開始構建神經網絡， 以高精度解決M NIST挑戰。
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教程
·神經網絡和深度學習(在線書籍)--第1章介紹了如何在
Python中從頭開始編寫神經網絡， 以對來自M NIST的數字進
行分類。作者還對神經網絡背後的直覺給出了很好的解釋。
數據源
·M NIST-M NIST是美國國家標準與技術研究院收集的兩個數
據集的修改子集。它包含70，000個帶標簽的手寫數字圖像
5、調查安然
學習項目示例
·異常檢測…...按小時繪制和接收電子郵件的分布圖，並嘗試檢
測導致公***醜聞的異常行為。
·社交網絡分析…在員工之間建立網絡圖模型以找到關鍵影響
者。
·自然語言處理……結合電子郵件元數據分析正文消息，以根據
電子郵件的目的對電子郵件進行分類。
數據源
·安然電子郵件數據集--這是由CMU托管的安然電子郵件存
檔。
·安然數據描述(PDF) -對安然電子郵件數據的探索性分析， 可
以幫助您獲得基礎。