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搜索资源列表

  1. classification-project:这个仓库将保存我的分类项目-源码

  2. 预测电信公司的客户流失 关于该项目 Codeup数据科学团队想了解为什么电信公司Telco的客户不断涌现。该项目的目标包括： 识别功能以了解客户为何离开公司。 寻找客户流失的驱动因素。 在整个数据科学管道中记录过程和进行分析。 构建机器学习分类模型，以尽可能准确地预测未来的客户流失。 可交付成果： 包含整体项目信息的README.md文件。 详细介绍了创建模型和预测的过程。 用于和各个模块，具有收集和准备数据的功能。 最终的其中包含customer_id，客户流失的可能性以及客户流失的预测。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：978944
    • 提供者：weixin_42121412

  1. CV-tutorial:一些通过pytorch研究计算机视觉的小项目-源码

  2. 简历教程 此回购包含项目。此仓库的目的是提高计算机视觉和深度学习方面的知识。 每个项目都位于单独的笔记本中。回购内容： module03_wine_task.ipynb-第一个项目。研究神经网络的一些基本参数。作为数据集，使用了葡萄酒。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：51200
    • 提供者：weixin_42129412

  1. algorithmic-trading-python:freeCodeCamp的YouTube课程“ Python中的算法交易”的存储库-源码

  2. Python中的算法交易 这个仓库 课程大纲 第1节：算法交易基础 什么是算法交易？ 实际算法交易与本课程之间的差异 第2节：课程配置和API基础 如何安装Python 克隆存储库并安装我们的依赖项 Jupyter笔记本基础知识 API请求的基础 第三节：建立等重的标准普尔500指数基金 理论与概念 导入我们的成分 为我们的成分提取数据 计算权重 生成我们的输出文件 其他项目构想 第4节：建立量化的动量投资策略 理论与概念 为我们的成分提取数据 计算权重 生成我们的输出文件 其他项目构想 第

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：77824
    • 提供者：weixin_42110469

  1. House-Prices-Challenge-Solution:我对Kaggle房价挑战的解决方案-源码

  2. 预测房价 这个仓库是什么？ 作为即将到来的机器学习工程师，我挑战自我以测试自己的机器学习技能。 我通过应对的向自己。 这项挑战的目标是根据一组给定的功能预测爱荷华州埃姆斯的房屋价格。 确切地说，总共有79个功能。 该项目使工程师（在本例中为我本人）可以练习关键的数据科学和机器学习技术。 该存储库通过4个文件夹进行组织：提交，数据，代码和模型。 在“提交”文件夹中，您将看到我所做的各种提交。 在“数据”文件夹中，您将找到必要的数据集以及任何其他必要的信息。 在“代码”文件夹中，您将看到该项目的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42135754

  1. Simple_CICD_CML-源码

  2. 使用说明 0.克隆这个github仓库 创建一个新的CML项目，然后在“ git”选项卡中输入以下URL： : 1.打开一个工作台编辑器会话并运行00_bootstrap.py 此步骤将创建和预填充具有历史客户交互的Spark Table。 数据包含过去的客户交互。 转换属性是二进制分类器的目标。 我们希望根据市场报价来预测客户是否会购买。 2.打开Jupyter Notebooks会话并运行01_ModelDevelopment.ipynb 该笔记本是数据科学家的开发领域。 这是他

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_42113456

  1. load-forecasts:使用天气数据预测负荷的简单项目-源码

  2. 负荷预测实验 该项目用于开发简单的负载预测模型和应用程序。 有关负载预测的介绍，请参见负载预测 有关此仓库的介绍，请参见的5分钟视频介绍。 如果您只想使用节点簿和代码，则可以通过Binder进行操作。 面板应用程序： : /panel/app（当前不起作用） 您应该从notebooks/overview.ipynb笔记本开始。 ERCOT数据是专有的，您需要访问ERCOT数据才能摄取此数据。 安装 使用conda conda env create -f environment.

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    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42120405

  1. CreditsPrediction:使用现有客户信息拟合信用额度预测模型，并根据未来客户的信息预测信用额度-源码

  2. 学分预测 USF MSDS 2020机器学习实验室课程项目 该项目使用客户信息拟合信用额度预测模型，并预测未来客户的信用额度。 处理完数据后，该项目搜索了7种不同的模型以找到最佳模型和超参数。 预测模型可以提高银行的绩效，因此很重要。 这是Colab中笔记本的链接： ://colab.research.google.com/drive/1rsiGu_aHe_AbQD3gFFHtZMWwRM8bcQuC#scrollTo=6e5FWlAZLe9-，该仓库中的笔记本文件中也提供了该链接。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：377856
    • 提供者：weixin_42135462

  1. Group-movie-recommender-system:基于矩阵分解的电影推荐系统-源码

  2. 团体电影推荐系统 在这个项目中，我们为一组用户创建了一个基于矩阵分解的推荐系统。 我们首先对用户电影评级矩阵进行基于随机梯度的矩阵分解，以计算用户和电影因素。 我们生成3个不同大小的用户组。 小型（3名成员），中型（5名成员）和大型（10名成员），并使用以下方法预测小组评分。 我们尝试了3种不同的方法。 分解后：将分解后的用户因子汇总为组因子 在分解之前（BF）：我们将用户的评级汇总到虚拟用户中。 我们通过使用简单的岭回归来计算组因子。 分解前加权（WBF）：与BF相同，只是编号不同。

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    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：869376
    • 提供者：weixin_42131728

  1. 3D房屋项目-源码

  2. 3D房屋项目 仓库：3D-House-Project 挑战类型：学习与巩固 持续时间：2周 截止日期：25/02/21 5:00 PM 部署策略：Github页面| 简报| Jupyter笔记本| 网页| 应用程序 团队挑战：独奏 任务目标 3D绘制用户指定的地址（位于比利时内），并绘制与此地址关联的房屋/建筑物。 学习目标 能够搜索和实施新库，能够读取和使用shapefile，能够读取和使用geoTIFF，从而能够渲染3D图，从而能够展示最终产品 那个设定 我们是LIDAR PLANES，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-28
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42121086

  1. Covid-Data-Analysis：用于COVID-19数据分析的个人代码和可视化笔记本-源码

  2. Covid数据分析 我的代码的简单转储，以跟踪带有图形的共同案例 查看我的笔记本以 或者我的笔记本上 请注意，笔记本不在github上更新，因此它们仅在运行时或在我将新版本推送到仓库后显示最新数据。 最新的更新日期和数据嵌入在工作簿中。 我使用过的python代码的版本也保留在这里供参考，但是为了隐私起见，我删除了明确的文件位置以及“ covid_support”文件。 “ covid_support”文件调用github桌面，以确保将数据从github上的提取到本地目录中，然后将多个文件从

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：718848
    • 提供者：weixin_42127835

  1. myrepo：我的新仓库-源码

  2. 监督学习-作业1（CS 7641机器学习） 姓名：深塘总商会账户：stang311 该项目旨在探索监督学习中的决策树，神经网络，Boosting，支持向量机和K最近邻算法。 这是在您的Assignment-1本地计算机上安装软件包和运行代码的指令。 请在Github上找到该项目：ML_Assignment-1请从提交给Canvas的README.txt中找到该项目的Github链接器。 请在本地下载并保存项目文件夹“ ML_Assignment-1”，然后按照以下说明运行代码。 在“ ML

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    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：weixin_42138703

  1. btaa-independent-proj：此仓库包含一个Python脚本，该脚本将地理空间元数据的CSV转换为JSON文件的文件夹； 每CSV线一个JSON文件。 查看Jupyter笔记本以获取更多信息和代码演练-源码

  2. btaa独立项目 此仓库包含一个Python脚本，该脚本将地理空间元数据的CSV转换为JSON文件的文件夹； CSV每行一个JSON文件 用法 要使用此脚本，您将需要一个要转换的元数据的CSV文件。 在此仓库中签出CSV格式的示例。 打开Python脚本并阅读代码注释，以查看要替换的内容，以使该脚本适合您。

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    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：245760
    • 提供者：weixin_42112894

  1. 知识仓库：面向数据科学家和其他技术专业人士的下一代精选知识共享平台-源码

  2. 知识回购 知识回购项目致力于使用在这些专业中有意义的数据格式和工具，促进数据科学家和其他技术角色之间的知识共享。 它为“知识发布”提供了各种数据存储（以及用于管理它们的实用程序），并特别关注笔记本（R Markdown和Jupyter / IPython Notebook），以更好地促进可重复的研究。 有关此项目背后的动机和灵感的更多信息，我们鼓励您阅读我们的。 文档： : 资料来源： : 错误报告： : 屏幕截图

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-19
    • 文件大小：968704
    • 提供者：weixin_42131798

  1. exo-model-creation：为Exo项目创建模型-源码

  2. Exo模型制作 该存储库将与存储库结合使用，以创建运行它的模型。 安装 从此存储库下载“数据”文件夹（如果使用iMessage数据，请参阅用法） 打开找到的Google Colab笔记本 用法 资料格式 首先以找到的格式格式化数据 您还需要一个包含数据中人员姓名的文件和一组测试数据。 如果可以访问Mac，则可以下载iMessage成绩单以与培训师一起使用。 从下载一个很棒的工具，然后选择“导出”>“将对话导出为”>（.csv） 通过设置变量'imsg_files'，在先前下载的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-19
    • 文件大小：6144
    • 提供者：weixin_42122988

  1. 数据测试教程：针对数据科学家的简短教程，介绍如何编写代码和数据测试-源码

  2. 数据科学最佳测试实践 数据科学家的简短教程，内容涉及如何为您的代码和数据编写测试。 在学习本教程之前，请通读此README文件，因为该文件包含许多有用的信息，可帮助您最好地准备本教程。 如何使用这个仓库 教程笔记在Jupyter笔记本中输入，并且静态HTML版本在文件夹下提供。 对于非奖金材料，我建议按顺序阅读笔记。 除项目外，奖金材料可以任何顺序处理。 在教程中，请确保打开HTML版本。 必备知识 我假设您属于以下类型的编码器： 您是一种数据分析类型，他知道如何使用Pandas读取/写入CS

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42118056

  1. data-science-with-r：课程项目的存储库-源码

  2. 冠状病毒新闻文章的多标签分类 课程项目的资料库 网址 处理笔记本URL 截屏网址 资料网址 仓库结构 我们的存储库结构如下： 仪表板->我们的Shiny应用程序文件 docs->我们用于项目的数据集 objects->这些是我们保存的对象，可以将其传递到脚本中，而不必重复运行耗时的函数。 由于我们的数据集非常庞大，因此使用可复制对象可以节省大量时间。 report-> Process笔记本和该plots文件夹位于该文件夹下，该文件夹具有运行Process笔记本所需

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：204472320
    • 提供者：weixin_42160398

  1. Projetos：数据科学项目-源码

  2. Projetos Objetivo Repositório德projetos德西恩西亚德Dados，短刀没有contexto德Estudos双币种没有contexto德组合。 PS：请使用笔记本nãocarregar，请使用a abri-lo。 目标 研究和项目组合的数据科学项目仓库。 PS：如果任何笔记本均未渲染，请使用此查看它们。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42101164

  1. 数据仓库：数据仓库笔记本和项目-源码

  2. 数据仓库 介绍 在这个项目中，我构建了一条ETL管道来帮助一家音乐流媒体启动公司Sparkify从AWS S3 （数据存储）中提取其数据，将它们暂存到AWS Redshift中，并将数据转换为一组维度表，以便他们的分析团队可以分析用户正在收听的歌曲。 要求 该项目需要以下内容： 有权创建IAM角色并配置AWS Redshift的AWS账户 数据集：两个公共S3存储桶。 一个存储桶包含有关歌曲和艺术家的信息，第二个存储桶包含有关用户的信息。 安装与设置 对于数据库架构 登台表 staging_s

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-09
    • 文件大小：14336
    • 提供者：weixin_42109639

  1. btup：Jupyter关于金融工程的笔记本-源码

  2. 金融工程，BMETE15MF78 （A）等级： 请参阅课程的主页。 （B）主题描述： 定量金融/金融工程由三个主要领域组成： 金融市场和产品 数学建模 数据处理与分析 目标通常很复杂。 业务需要速度，产品灵活性，稳定性，低成本和高回报。 有时同时使用其中几个。 请注意，金融与其他领域类似，具有许多自己的技术术语。 （C）课程结构： 本课程的前半部分着重于从讲师到学生的单向信息流 课程的后半部分集中于简短的学生介绍和学生项目 （D）如何在计算机上使用这些Jupyter笔记本： 在计算机

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-09
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：weixin_42169971

  1. 媒介统计分析：针对特定于用户的媒介统计数据进行探索和分析指标-源码

  2. 媒体统计分析 入门 目的是从“中收集有关故事的基准，以便更好地了解读者与作家的互动方式。 请注意，这是一个个人项目，与Medium没有任何关联。 为了最好地利用此仓库，请根据您的目标遵循以下指令。 如果Jupyter笔记本在渲染方面给您带来麻烦，只需将URL复制/粘贴到，它便可以正常工作。 查看帖子 我也写了一篇中篇文章。 您可以在此处找到有关“中等”指标的信息以及更多信息： 数据采集 用您的Google登录名替换USER和PASS变量后，下载并运行scrape_medium_stats.py

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：153600
    • 提供者：weixin_42136791
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