北邮在线：练个项目轻松入门AI
人工智能风头正盛，无论你是支持还是怀疑，AI对这个时代的影响都已逐渐渗透到各行各业当中，哪怕身处非互联网行业，也能感受到AI的滚滚浪潮。学习已成刚需，不过对于初学者而言，要正正经经上手机器学习，如何入门就有点让人手足无措了。
AI大法该当如何掌握？吴恩达就曾经说到，想要入门机器学习，应该进行一些项目实践。纸上谈兵是禁忌。
所以入门第一步，从选择一个数据集开始：
找到一个大小合宜，并且相对容易分析的数据集。UCL ML Repository和Kaggle盛产此物。 对数据集进行试验。挑几个顶级的机器学习算法跑一跑这些数据，看看数据的表现，了解一下每种算法的性能。 挑选表现最佳的算法进行操作。
下面分享三大项目，可以实操。
1项目：监督式机器学习
数据集：鸢尾花数据集
鸢尾花数据集堪称机器学习领域的“Hello World”。对数据一无所知？那么选择它就对了。
这个数据集的好处是足够小，仅仅只有150行，并且它只有四个属性：花瓣长度，花瓣宽度，萼片长度和萼片宽度。
通过判别四个已知属性，四种不同类型的鸢尾花在数据集中被标记出来，所以你可以拿它来学监督式机器学习。
这里建议使用多元分类训练方法。
另外，记得给自己设立一个小目标：根据花瓣和萼片的大小对三种花进行分类。
相关链接：
UCI机器学习仓库（UCI ML Repository）：
https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php
Kaggle数据集：
https://www.kaggle.com/datasets
2项目：交易预测
平台：GNY选择GNY团队的机器学习平台，这个平台挺好挺强大，最重要的是提供免费的下载安装。GNY团队还发布了一个通过神经网络预测零售交易的demo，正式版本将在今夏登陆，还将提供定制服务。
对于机器学习新人小白来说，这个demo不失为一个有趣的入门项目。你可以到MLWave上找一个数据集，根据消费历史来预测哪些人会成为回头客。
相关链接：
GNY机器学习平台：
https://www.gny.io/
3项目:情绪分析
数据集：twitter
情绪分析是机器学习里非常有趣的一种应用，检索数据也很容易获得，Reddit、Facebook和Linkedln都提供了易于使用的API。不过首选还是Twitter的数据，Twitter平台上的数据格式一致，预处理也要容易得多。
相关链接：Twitter数据集：https://github.com/shaypal5/awesome-twitter-data
以上是三大项目分享，小伙伴们可以操作起来。注：AI只负责产生结果，不对结果负责。选择一门顺应世界互联网趋势发展的技术，还是比较很重要的。
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