文件名称：acamica-DS:Acámica的数据科学课程项目
文件大小：7.75MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-30 04:16:15
JupyterNotebook
1个触及率 在此存储库中，我将上传在2020/2021年由Acámica教授的数据科学课程中交付的项目（组25） 2.主题 模块1：数据科学导论 话题： 编程（类和函数） Python和Numpy，Pandas，Matplotlib，Seaborn等库 探索性数据分析（EDA） 机器学习入门：分类和回归 图表类型 基本模型（树，KNN，线性回归，逻辑回归） 评估指标 MAE 训练/测试拆分 项目：第一个机器学习模型（已批准） ） 在此项目中，我首先对包含阿根廷的属性数据的数据集执行了EDA。 在确定其特殊性之后，我训练了一个简单的机器学习模型并对其超参数进行了优化，以根据给定属性预测潜在新属性的价格。 由于缺乏适当的预处理和模型的简单性，模型的精度不能令人满意。 模块2：高级工具 话题： 深度机器学习 统计基础 模型的解释-统计：分布，贝叶斯定理 先进模型：装配体，SVM，朴
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acamica-DS-master
----DSProyecto02.ipynb(1.72MB)
----DS_Proyecto_04_NLP-Informe_final.ipynb(4.78MB)
----DS_Proyecto_03_NLP.ipynb(4.63MB)
----DSProyecto01.ipynb(1.42MB)
----README.md(4KB)