本文作者分享了机器学习实习的经历，涉及房价预测、图像分类和情感分析三个项目。在房价预测中应用了线性回归，图像分类使用了卷积神经网络（CNN），情感分析则利用了朴素贝叶斯分类器或支持向量机（SVM）。通过这些项目，作者加深了对机器学习算法的理解并提升了编程与数据处理技能。
在这篇文章中，我将分享我的机器学习实习经历，包括实践项目的详细描述以及相应的源代码。通过这些实践项目，我深入了解了机器学习算法的原理，并将其应用于不同的领域，以解决现实世界中的问题。
项目1：房价预测
在这个项目中，我使用了一个经典的机器学习算法——线性回归，来预测房屋的价格。首先，我收集了一个包含房屋特征和对应价格的数据集。然后，我对数据进行了预处理，包括数据清洗、特征选择和特征缩放等步骤。接下来，我使用Scikit-learn库中的线性回归模型进行训练，并对模型进行评估和优化。最后，我使用训练好的模型对新的房屋特征进行预测。
以下是使用Python编写的线性回归模型的示例代码：
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 准备数据
X = np.array(
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