MLProjects 通过一些简单的机器学习项目练习编程实践能力，快速掌握机器学习算法 主要项目如下： 鸢尾花数据集分类 波斯顿房价预测 金属岩石分类 文本数据分类 基于wine数据集的聚类算法 基于机器学习方法泰坦尼克号的存活预测 基于BP神经网络的手写数字识别 机器学习实战 KNN进行约会网站的人员分类、KNN进行手写数字识别 决策树进行隐形眼镜的分类 朴素贝叶斯进行垃圾邮件的过滤 异常值检测（这个项目是来源于真实数据集） 数据集的主要来源： UCI机器学习仓库