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更新时间：2024-03-07 03:31:34
JupyterNotebook
804-Coke Hackathon-Lasso回归模型，用于预测限时产品对类别销售的影响。 使用DataBricks汇总所有横幅上的POS数据，用于预测的线性回归模型以及对系数的分析，以为围绕品牌/口味的决策提供依据。 R ^ 2为90.34％。 823-使用Reddit News预测DJIA-预测明天DJIA收市价的上涨或下跌的分类问题。 使用NLP，功能工程和堆叠集成可在固定测试集上产生69％的精度。 与Hamza Munir合作 831-客户购买倾向-电子商务商店数据集的分类，用于预测客户购买倾向。 与Jaspal Panesar合作 831期中-VMWare案例研究：分类和集成算法，用于在大型数据集（600个功能，5万个实例）上创建营销响应模型。 我在XGBoost部分完成之前的协作项目。 随机森林保留对数损失-0.0973 865-使用分类的情感预测-将NLP与餐厅评论