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  1. DisasterResponse:Udacity类项目的一部分，有关创建用于对灾难响应消息进行分类的管道-源码

  2. 灾害响应管道项目 Udacity类项目的一部分，有关创建用于对灾难响应消息进行分类的管道。 内容 数据 process_data.py：读取数据，清理并将其存储在SQL数据库中。 基本用法是python process_data.py MESSAGES_DATA CATEGORIES_DATA NAME_FOR_DATABASE crash_categories.csv和disaster_messages.csv（数据集） DisasterResponse.db：从转换后的数据和清理的数据创

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-26
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42116705

  1. disaster-response-pipelines:Udacity的数据科学纳米学位，项目3-灾难响应管道-源码

  2. 灾害响应管道项目 灾害发生时，沟通是协调工作的关键。为了在这种情况下有一个清晰的视野，我们需要从传入的消息中提取有用的信息。否则，我们很容易被传入的大量数据所淹没。此工具可以在此过程中提供帮助。经过训练的超过25,000张预分类图像，结果模型允许将任何新传入的文本分类为35个类别的组合。 'related', 'request', 'offer', 'aid_related', 'medical_help', 'medical_products', 'search_and_rescue', '

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-22
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42097508

  1. disaster-response-pipeline:一个用于将遇险消息分类为灾难类别类型的Webapp-源码

  2. 灾害响应管道项目 目录 安装 运行主应用程序的所有依赖项都在requirements.txt文件中进行整理。我建议使用该文件创建虚拟环境。使用Python版本3. *时，代码应该没有问题地运行。 预处理文件夹中的jupyter笔记本是使用Python的标准Anaconda发行版创建的。 依赖项是： 点击== 7.1.2 joblib == 1.0.1 langdetect == 1.0.8 nltk == 3.5 numpy == 1.20.1 熊猫== 1.2.3 python-da

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42128393

  1. Disaster-Response-Pipeline:创建了自然语言处理（NLP）机器学习管道，以根据发送者传达的需求对真实的用户紧急消息进行分类-源码

  2. 目录 项目动机 灾害响应管道项目 该项目的目标是对灾难事件期间从图八提供的数据集中发送的合法消息进行分类。 它要求我们建立机器学习管道，以根据发送方实时传达的需求对紧急消息进行分类。 特定的机器模型是自然语言处理（NLP）模型。 该项目分为三个主要部分： 构建ETL管道以提取数据，清理数据并将其存储到SQlite数据库中。 构建ML模型以训练分类器将消息置于最准确的类别中。 运行该应用程序以实时显示模型的准确性和结果。 结果汇总 该Web应用程序能够对发送的消息进行分类，并将其置于最合适

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：weixin_42143806

  1. disaster_response_pipeline:使用图八提供的数据来构建用于对灾难消息进行分类的管道-源码

  2. 灾害响应管道项目 目录 指示： 在项目的根目录中运行以下命令来设置数据库和模型。 运行ETL管道以清理数据并将其存储在数据库中python data/process_data.py data/disaster_messages.csv data/disaster_categories.csv data/DisasterResponse.db 运行用于训练分类器并保存python models/train_classifier.py data/DisasterResponse.db mode

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_42120997

  1. ML-Disaster-Pipeline-源码

  2. 灾害响应管道项目 表中的内容 项目动机 文件描述 操作说明 许可，作者，致谢 投影动机 由于人为错误或人与人之间共享信息时出现不可避免的延迟，对事故现场或犯罪现场的响应通常会无意间延迟，这在应急响应机构中普遍存在，以应对遇险呼叫。 因此，我创建了一个ML模型，该模型能够根据正确的响应机构对遇险消息进行分类。 文件描述 提供了具有ETL模型的木星笔记本。 从图8中提取了以csv文件形式的数据集，并将其合并为一个文件，然后加载到sql数据库中。 然后，使用填充文本处理步骤对这些数据进行转换： 清洁

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：2048
    • 提供者：weixin_42116604

  1. disaster-response-pipeline:这是Udacity与图8合作开发的数据科学纳米学位计划的一个项目。 该项目的目的是建立一个模型，以实时对按摩进行分类-源码

  2. 灾害响应管道项目 目录 项目动机 该项目是Udacity与数据八合作的数据科学纳米学位计划的一部分。 数据集包含预先标记的推文和来自现实生活灾难事件的消息。 目的是设计一个模型，以对所有36种预定义类别的按摩进行分类，然后将其发送给相应的救灾机构。 要求 使用带有以下库的Python版本3，该代码应该没有问题地运行： 机器学习：NumPY，Scipy，Pandas，sklearn 自然语言处理：NLTK SQLite数据库：SQLalchemy 模型加载和保存：泡菜 Web应用程序和数据

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：23068672
    • 提供者：weixin_42109639

  1. Disaster-Response:Udacity数据科学纳米学位课程-数据工程-源码

  2. 灾害响应管道项目 客观的 该项目旨在分析图八中的灾难数据，以构建用于对灾难消息进行分类的API的模型。 有一个数据集，其中包含在灾难事件期间发送的真实消息。 创建了机器学习管道以对这些事件进行分类，以便将消息发送到适当的救灾机构。 该项目包括一个Web应用程序，应急人员可以在其中输入新消息并获得几种类别的分类结果。 该网络应用程序还将显示数据的可视化。 档案： 数据： crash_categories.csv：包含有关每个邮件如何分类的所有数据； crash_messages.csv

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_42140710

  1. Disaster_Response_Text_classification:Udacity纳米度灾难响应文本分类项目。 此回购协议有助于将灾难期间收到的文本分类为适当的类别，以便相关部门Swift做出响应-源码

  2. 灾难响应管道项目-（文本分类器-Udacity纳米学位计划） 该项目的目标是对短信进行分类，以帮助应对灾害 ·· 灾害响应管道项目 该项目适用于Udacity纳米学位课程。 它将文本消息分类为36个不同的变量。 快速说明： 在项目的根目录中运行以下命令来设置数据库和模型。 运行ETL管道以清理数据并将其存储在数据库中python data/process_data.py data/disaster_messages.csv data/disaster_categories.csv data

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42151373

  1. Disaster-Response-Pipeline:灾难响应管道项目是Udacity Data Scientist Nanodegree的一部分-源码

  2. 灾害响应管道 灾难响应管道项目是Udacity Data Scientist Nanodegree的一部分。 项目概况 在这个项目中，数据工程被应用来分析图八中的灾难数据，以建立用于对灾难消息进行分类的API的模型。 档案文件 - ETL Pipeline Preparation.ipynb: contains ETL pipeline preparation code - ML Pipeline Preparation.ipynb: contains ML pipeline preparati

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42113552

  1. disaster-response-pipelines:一个展示github，ETL，ML和使用python部署的使用的项目-源码

  2. 灾害响应管道 使用来自现实生活灾难的标记消息数据，通过将看不见的消息分类到相应的灾难响应团队来帮助灾难响应。 通常，有多个独立的团队，每个团队分别处理灾难响应的不同任务。 在灾难期间发送了数千条消息，其中一些消息包含与特定灾难响应团队相关的关键信息。 手动筛选和分配这些消息对于整个响应工作而言将过于费力，费时且缓慢。 灾难响应小组旨在接收消息并将其自动分配给正确的灾难响应团队。 一个项目，展示github，ETL，ML的使用以及使用python的部署。 环境 分析使用python。 使用pip

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42136837

  1. Disaster_Response_Pipeline-源码

  2. 灾害响应管道项目 安装： 该存储库使用HTML和Python编写，并且需要以下Python软件包：pandas，numpy，re，pickle，nltk，flask，json，plotly，sklearn，sqlalchemy，sys，警告 项目概况： 该代码旨在启动一个网络应用程序，以便紧急操作人员在灾难（例如地震或海啸）中可以利用该网络应用程序，将灾难文本消息分为几类，然后可以将其传输给责任实体 该应用程序具有ML模型，可以对收到的每条消息进行分类 文件描述： process_data

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42164702

  1. disaster_response_pipeline_project-源码

  2. 灾害响应管道项目 目录 描述 入门 依存关系 指示 作者 致谢 致谢 描述 这是一个使用图八提供的数据的项目。 该项目的目标是分析图八中的灾难数据，以建立一个对灾难消息进行分类的模型。 数据集包含在灾难事件期间发送的真实消息。 该项目具有用于对这些事件进行分类的机器学习管道，以便可以将新消息分类到适当的救灾机构。 还创建了一个Web应用程序，应急人员可以在其中输入新消息并获得多个类别的分类结果。 该Web应用程序还显示数据的可视化。 入门 依存关系 的Python 3 ML库：Numpy，P

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42105169

  1. ETL管道-源码

  2. ETL管道 灾害响应管道项目 说明：在项目的根目录中运行以下命令来设置数据库和模型。 运行用于清理数据并将其存储在数据库中的ETL管道python data / process_data.py data / disaster_messages.csv data / disaster_categories.csv data / DisasterResponse.db运行用于训练分类器并保存python模型的ML管道/train_classifier.py data / DisasterRespo

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：38912
    • 提供者：weixin_42168341

  1. 灾难响应管道：Udacity纳米度的第二个项目-Datascience-源码

  2. 灾害响应管道项目 Github仓库 指示： 在项目的根目录中运行以下命令来设置数据库和模型。 运行ETL管道以清理数据并将其存储在数据库中python data/process_data.py data/disaster_messages.csv data/disaster_categories.csv data/DisasterResponse.db 运行用于训练分类器并保存python models/train_classifier.py data/DisasterResponse.d

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：23068672
    • 提供者：weixin_42143806

  1. 灾害响应管道-源码

  2. 灾害响应管道项目 描述 该项目由一个Web应用程序组成，该应用程序将实时消息分为多个类别。 该数据集由图八提供，包含在现实灾难中收集的消息。 为了允许使用机器学习，这些消息带有标签，这些标签表示与之相关的类别，例如住房，安全，水，食物等。一条消息可以与多个标签相关联，我们总共有36个标签标签。 训练后，用户可以在应用框中输入消息，然后将显示预测的类别。 该项目被分解为三个不同的部分： ETL阶段（Extract-Transform-Load）：我们从多个csv文件中提取一些数据，对其进行转换

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：24117248
    • 提供者：weixin_42098104

  1. 灾害响应管道项目-源码

  2. 灾害响应管道项目 项目动机 在这个项目中，我将运用在数据工程部分学到的技能来分析图8中的灾难数据，以建立用于对灾难消息进行分类的API模型。 指示： 在项目的根目录中运行以下命令来设置数据库和模型。 运行ETL管道以清理数据并将其存储在数据库中python data/process_data.py data/disaster_messages.csv data/disaster_categories.csv data/DisasterResponse.db 运行用于训练分类器并保存pyth

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42114041

  1. 灾害响应管道-源码

  2. 灾害响应管道 项目文件 process_data.py 加载消息和类别数据集 合并两个数据集 清理数据 将其存储在SQLite数据库中 train_classifier： 从SQLite数据库加载数据 将数据集分为训练集和测试集 建立文本处理和机器学习管道 使用GridSearchCV训练和调整模型 在测试仪上输出结果 将最终模型导出为泡菜文件 Flask Web App 在Web应用程序中使用Plotly显示数据可视化。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42112685

  1. 灾害响应管道项目-源码

  2. 灾害响应管道项目 该项目实现了一个分类器模型，以对自然灾害期间人们发送的消息进行分类。 分类后，可以将消息定向到适当的救灾机构。 图八提供的培训数据是使用ETL和自然语言处理管道挖掘的。 项目描述 该项目分为以下几节： 1.数据处理，ETL管道从源中提取数据，清理数据并将其保存在适当的数据库结构中。 Python脚本process_data.py包含数据清理管道，该管道具有： 加载messages和categories数据集 合并两个数据集 清理数据 将其存储在SQLite数据库中 2.机器

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-09
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_42151772

  1. 灾害响应管道-源码

  2. 灾害响应管道项目 灾难响应管道是一种NLP机器学习算法，可提取和处理紧急响应服务收到的帮助消息。 这些消息然后按消息内容分类，并显示在方便使用的Web应用程序中。 使用说明 在项目的根目录中运行以下命令来设置数据库和模型。 运行ETL管道以清理数据并将其存储在数据库中python data/process_data.py data/disaster_messages.csv data/disaster_categories.csv data/DisasterResponse.db 运行用于训

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-08
    • 文件大小：22020096
    • 提供者：weixin_42168830
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