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上传时间: 2021-02-12
详细说明：我的Python数据科学项目：
：在此项目中，我尝试为Kaggle项目的样本（泰坦尼克号的沉没）构建工作流程，以便将来可以在其他Kaggle项目中采用相同的模式
：在这个项目中，我试图使用k近邻算法和具有不同数量神经元和不同隐藏层的神经网络对手写数字问题进行分类。
：在这个项目中，我使用并比较了线性回归，决策树回归和随机森林算法来预测自行车租赁。 我还尝试找到最佳参数以防止过度拟合并获得良好结果。
此项目是关于使用线性回归模型来预测S＆P500指数的每日价格。 也只进行提前一天的预测。
：在此项目中，为了预测房屋价格，使用了特征工程和特征选择以及线性回归模型的组合。
：该项目是关于使用来预测汽车价格。
：在这个项目中，使用危险问题的数据集来找出问题中可能有助于获胜的模式。
：在此项目中，使用多项朴素贝叶斯算法编写垃圾邮件过滤器功能，以将SMS消息分为垃圾邮件和非垃圾邮件。
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