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基础的机器学习项目集，包含数据预处理、模型评估与选择、可视化以及分类算法等

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最基础的机器学习项目集

## Iris Classification

鸢尾花卉数据集分类，包含通过 pandas 和 sanborn 了解数据、划分数据、交叉验证、可视化调参过程、过程复用等环节。

[查看代码](https://github.com/bighuang624/ML-beginning-projects/blob/master/Iris%20Classification.ipynb)

[数据集来源](http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/)

## NLTK Beginning

简单了解自然语言工具包 NLTK。

[查看代码](https://github.com/bighuang624/ML-beginning-projects/blob/master/NLTK%20Beginning.ipynb)

## Titanic

Titanic 生存预测比赛。[文件夹]((https://github.com/bighuang624/ML-beginning-projects/blob/master/Titanic))内包含数据以及三次提交的代码，查看 [README](https://github.com/bighuang624/ML-beginning-projects/blob/master/Titanic/README.md) 以了解代码。

我对参加这个比赛的整个过程写了一篇[总结性的博客](http://kyonhuang.top/kaggle-titanic-1/)，欢迎查阅。

## Pokemon

暂时只是练一下数据可视化。但是我对这个数据集很感兴趣:)

[查看代码](https://github.com/bighuang624/ML-beginning-projects/blob/master/Pokemon/Pokemon.ipynb)

数据集来源：[Pokemon - Weedle's Cave](https://www.kaggle.com/terminus7/pokemon-challenge/data)

## MNIST

对经典的手写数字图片数据集的 Keras 深度学习分类实践代码

## Pytorch-Attention

用 Pytorch 写的基于 Attention 机制的翻译程序

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