文件名称：portfolio-of-awesomeness:关于我的所有好东西
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更新时间：2024-05-18 10:08:42
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数据科学组合 包含由我完成，自我学习和业余爱好的数据科学项目组合的存储库。 以Jupyter笔记本的形式呈现。 内容 机器学习 ：一种模型，旨在找到一种方法来获取反馈给它的对应值 ：Naive Bayes模型用于预测电子邮件是否为垃圾邮件。 ：分析包含Iris样本数据的数据集，并使用Logistic回归的最基本基础根据其萼片长度，萼片宽度，花瓣长度和花瓣宽度对它进行分类。 ：一个仍在进行中的项目，目标是使用找到一个可以很好地预测结果的模型。 _工具：scikit学习，熊猫，Seaborn，Matplotlib，Numpy，Seaborn 数据处理和可视化： ：浏览许多不同国家的数据，以找出最幸福的原因。 在研究过程中，我还尝试发现，是什么使得一个国家对其*充满信心 ：在2013年的FBI数据集中，我反复进行了数据操纵和可视化处理，以查找每种类型的犯罪在美国的主要位置。 ：使