文件名称:
Data-Science:数据科学专业-源码
开发工具:
文件大小: 20mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-30
详细说明：该存储库包含多个项目，旨在研究不同的机器学习和深度学习模型，将各种算法和技术应用于数据可视化，统计分析和数据集描述。
注意：所有内容均在Kaggle中共享，以接收反馈。
联系人：
内容
监督学习
:money_bag:
分类算法。 探索性数据分析，考虑到诸如年龄，性别和薪水之类的特征，以评估在社交网络上投放广告的给定产品的需求。 不同的分类模型，比较指标以评估精度。 CAP和ROC曲线。
:automobile:
回归算法。 功能选择。 数据集包含不同的奥迪汽车型号，年份，变速箱类型和燃油类型等。 数据集EDA和各种回归模型比较（线性，套索，SVR，决策树等）。 SelectKBest特征选择算法可获取要使用的特征数量。
:notebook:
Algoritmos deregresión。 模型调整。 EDA和可视化数据集，示例性的先验先决条件。 进行交叉折叠验证的实用程序，可以在模型中使用任意基本信息，也可以在GridSearch
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