【MLP】手写数字识别
图像分类是根据图像的语义信息将不同类别图像区分开来，是计算机视觉中重要的基本问题。现有10类若干张手写数字图片，请训练多层感知机模型预测手写数字图片。
【KMeans】基于经纬度的城市聚类
KMeans聚类算法是一种非层次聚类算法，在最小误差的基础上将数据划分了特定的类，类间利用距离作为相似度指标，两个向量之间的距离越小，其相似度就越高。已知中国部分二级城市的经纬度，要求利用经纬度坐标进行KMeans聚类分析。
【决策树】个人信贷风险预测
请利用以往的信贷数据利用决策树构建一个风险控制模型，使其在后续的借贷业务中，能够提前识别出信贷风险，供投资者选择是否投资此项贷款。
【SVM】鸢尾花分类
构建支持向量机SVM模型，使它能够根据花萼和花瓣的大小将鸢尾花分为三种不同的品种。
【线性回归】商品销量预测
回归是用一条曲线去拟合指定点集分布的过程。如果拟合曲线是一条直线，则称为线性回归。请用线性回归模型根据以往在每件商品的广告费用和实际销量，预测未来商品的销量。
新冠疫情可视化分析
数据可视化，是一种利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图像在屏幕上显示出来，再进行交互处理的理论、方法和技术。本次实践基于丁香园公开的统计数据，实现新冠疫情数据可视化。
常用的内部排序算法
使用Python语言编程实现多种内部排序算法，算法包括直接插入排序、折半插入排序、希尔排序、直接选择排序、快速排序、冒泡排序、归并排序、堆排序、基数排序、计数排序以及桶排序等。