文件名称：Python：深度学习，机器学习和EDA个人项目的集合
文件大小：14.97MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-18 09:00:17
JupyterNotebook
个人项目 此仓库用作我个人已完成项目的投资组合。 我决定将所有已完成的项目编入目录，以记录自己的自学历程。 大纲： 机器学习： 铁达尼号（分类器）： 从著名的kaggle比赛中收集的数据。 sklearn，熊猫，numpy的二手混合。 房屋预测（回归）： 从著名的kaggle比赛中收集的数据。 食尸鬼/怪物（分类器）： 有趣的小万圣节笑话比赛。 深度学习： 泰坦尼克号（分类器）： 使用keras和神经网络重新完成了泰坦尼克号比赛。 时尚MNIST： 使用衣服而不是数字来分拆原始MNIST集。 MNIST： 经典数字MNIST集。 X射线成像： 中国MNIST： 衍生出带有汉字的原始数字MNIST。 真实与否？ NLP与灾难鸣叫： 通过Kaggle竞争来确定某条Tweet是否为灾难性Tweet。 二进制分类器（灾难与否） 面部识别： 使用tensor
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Python-master
----Deep Learning()
--------MNIST Digit.ipynb(196KB)
--------tweet_v2.ipynb(470KB)
--------Titanic_deep_learning.ipynb(17KB)
--------Facial Recognition()
--------chinese_mnist.ipynb(156KB)
--------Pneumonia_detection.ipynb(15KB)
--------Fashion_mnist.ipynb(179KB)
----Machine Learning()
--------monsters_v2.ipynb(999KB)
--------Housing Predictions.ipynb(761KB)
--------Titanic_v2.ipynb(698KB)
----README.md(3KB)
----EDA()
--------Video Game Analysis.ipynb(410KB)
--------avo.ipynb(785KB)
--------Students.ipynb(627KB)
--------Netflix Analysis.ipynb(88KB)
--------Suicide Version 2.ipynb(576KB)
--------Olympics.ipynb(858KB)
--------Nobel Prize winners.ipynb(806KB)
--------books.ipynb(676KB)