CMPE_258：分配2 下面的详细信息除了强制性的分配要求之外，还涵盖了所探索的不同事物的列表。 第1部分 图像数据集： 新图像数据集已从Kaggle下载。 该数据集包含猫和狗的图像。 已对此数据集执行AutoML以获取准确的结果。 文字数据集 根据当前趋势，已下载了有关COVID讨论的数据集，用于模型“文本分类”，“单个标签”和“情感分析”。 视频数据集 已经探索了用于培训，验证和测试的数据拆分率，并使用了不同的值，以了解其对模型输出的影响。 已尝试使用带有预装容器的自定义jar代替Au

我们的狗率分析 纠缠报告摘要 必备的Python软件包 大熊猫 要求 操作系统 麻木 tweepy json wptools 时间 matplotlib 介绍 本笔记本的目的是演示清除WeRateDogs数据库中的数据以执行深入分析的初始步骤。 下面，我在wrangly_act.ipynb中描述为进行数据清理和可视化所采取的步骤。 数据纠缠过程分3个步骤。 收集 评估 干净的 收集 所需文件： twitter_arch.csv：2017年8月1日之前的WeRateDogs Twitt