文件名称：skillfactory_rds：Skillfactory课程的作品
文件大小：15.72MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-07 05:01:34
JupyterNotebook
skillfactory_rds 从技能工厂课程中学习。 EDA_math_score-探索性数据分析。 要确定未来模型的参数，请进行探索性数据分析并就其结果编制一份报告。 spam_classifier-有必要编写Naive Bayes垃圾邮件分类器，并训练由美国反垃圾邮件平台Apache SpamAssassin Project收集的数据。 module_6-有必要实现一种算法，以根据产品的用户评分历史来构建推荐系统，并构建工作服务的原型。 сar_price_prediction-必须创建一个模型来根据汽车的特性预测汽车的成本。 car_classification-有必要通过照片对汽车进行分类。 建立自己的图像分类器。 数据已经收集，包含10种汽车模型。 module_8-根据汽车的特性，描述和照片预测汽车的价格。
【文件预览】：
skillfactory_rds-master
----module_8()
--------README.md(972B)
--------sf-dst-car-price-part2.ipynb(3.04MB)
----Final project()
--------README.md(3KB)
--------Fraud scoring.ipynb(12.82MB)
----car_classification()
--------car_class_EfficientNetB7.ipynb(1.6MB)
--------README.md(1KB)
--------car_class_Xception.ipynb(1.45MB)
----README.md(1011B)
----EDA_math_score()
--------Readme.md(3KB)
--------math_score_eda.ipynb(1.84MB)
----module_6()
--------Recommendation Challenge v4.ipynb(1.57MB)
--------README.md(3KB)
--------heroku_deploy()
----сar_price_prediction()
--------car_price_prediction.ipynb(10.15MB)
--------auto_parser.ipynb(22KB)
--------README.md(891B)
----spam_classifier()
--------spam_or_not_spam.csv(4.06MB)
--------Readme.md(373B)
--------spam_classifier.py(2KB)
--------run.py(387B)
--------data.pickle(941KB)
--------spam_classifier_test.ipynb(13KB)
--------application()