数据科学组合：数据科学项目组合

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文件名称：数据科学组合：数据科学项目组合
文件大小：833KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-02-12 01:13:44
JupyterNotebook 数据科学组合（建设中） 包含数据科学项目组合的存储库。 以Jupyter笔记本的形式呈现。 有关我的专业经验的更多详细信息，请访问 机器学习 监督 目标 预测新情况下的现象行为（测试数据）。 研究解释变量和答案之间的关系。 检查预测的质量。 线性回归 简短说明：建立标量响应与一个或多个说明变量（也称为因变量和自变量）之间关系的线性方法 应用程序：分析产品销售的营销效果，定价和促销，评估金融服务或保险领域的风险，根据价格，趋势线等来预测产品的销售情况。 示例：：一种机器学习模型，用于预测波士顿房地产市场中特定房屋的价值。 物流回归 简短说明：Logistic回归是用于统计数据的数学模型，用于使用先前的某些数据估计（猜测）事件发生的概率。 Logistic回归适用于二进制数据，其中事件发生（1）或事件没有发生（0）。 应用程序：欺诈检测，电子邮件垃圾邮件或火腿，情绪分析，图像分

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Data-Science-Portfolio-main
----Time Series Forecasting.ipynb(743KB)
----Heart Disease Prediction.ipynb(206KB)
----.gitignore(2KB)
----README.md(4KB)
----Clustering stocks.ipynb(244KB)