机器学习与数据挖掘 题目
时间: 2025-01-13 07:46:03 浏览: 32
### 关于机器学习与数据挖掘的题目和项目
#### 1. 客户流失预测
通过分析客户的历史行为数据来预测哪些客户可能会在未来一段时间内停止使用服务。这有助于企业提前采取措施挽留潜在流失客户。
```python
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
data = pd.read_csv('customer_data.csv')
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop(columns=['churn']), data['churn'], test_size=0.2)
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)
```
该案例展示了如何利用逻辑回归算法构建简单的二分类模型[^1]。
#### 2. 商品推荐系统
基于用户的购买历史和其他交互记录,建立个性化商品推荐引擎。可以采用协同过滤方法或矩阵分解技术提高推荐准确性。
#### 3. 社交媒体情感分析
收集来自社交媒体平台上的评论文本作为输入源,运用自然语言处理技术和深度神经网络架构来进行情绪倾向评估。
#### 4. 图像识别中的物体检测
借助卷积神经网络(CNN),开发能够自动标记图片中特定目标位置的应用程序。此过程涉及大量标注图像集以及GPU加速计算资源的支持。
#### 5. 股票市场趋势预测
尝试应用时间序列分析工具包ARIMA、LSTM等循环结构去捕捉股价波动规律,并据此做出短期买卖决策建议。
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