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  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. 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:ML管道使用NLTK对紧急消息进行分类，并使用Flask可视化结果-源码

  2. Disaster_response_pipeline 数据科学家纳米学位计划的数据工程模块项目，使用来自数据（先前为FigureEight） 目标 在自然灾害期间，通常会有大量的压倒性信息。 该项目的目标是建立数据处理和解释管道，以加快资源分配过程。 入门 您需要安装Python，以及以下库： 麻木 大熊猫 系统 sqlalchemy的 斯克莱恩 恩特克 警告 回覆 泡菜 json 阴谋地 细绳 烧瓶 怎么跑 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

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：weixin_42097668

  1. Disaster_Response_Pipeline：灾难恢复项目，是Udacity的纳米级数据科学课程的一部分，涵盖数据工程的各个方面，例如ETL管道，NLP和机器学习管道-源码

  2. 灾害响应管道项目 目录： 项目介绍 在这个项目中，我将分析提供的数据。 数据包含在现实生活中灾难期间收到的预先标记的推文和文本消息。 目的是使用ETL（提取，转换，加载）流水线准备数据，然后使用ML（机器学习）流水线建立监督学习模型以对事件进行分类并找出任何趋势。 这将有助于紧急工作人员对事件进行分类/分类，并将消息发送给适当的救灾机构。 文件描述 有两个jupyter笔记本文件，其中包含成功执行的代码： ETL管道准备>包含用于将最终数据提取/清理/整理/加载到sqlite数据库中的代

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42134038

  1. Disaster_Response_Pipeline-源码

  2. 灾难响应管道 此存储库是“数据科学家”课程的“灾难响应管道”项目的一部分。 项目动机 在这个项目中，我们将致力于开发一个分类器，对自然灾害期间人们的信息进行分类。 我们将处理从图八获得的数据。 该项目涉及为API建立一个模型，该模型将消息作为输入并将消息分类为36个预定义的类，以便可以将消息分配给各个部门。 分类库的屏幕快照随附在此存储库中。 档案 crash_messages.csv-这是图八提供的包含消息的csv文件。 crash_categories.csv-这是一个csv文件，其中包含

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42134144

  1. Disaster_response_pipeline-源码

  2. 灾害响应管道项目 概括 该项目的目标/步骤是： 查找包含灾难事件期间发送的真实消息的数据集 创建机器学习管道以对这些事件进行分类，以便我们可以将消息发送给适当的救灾机构 设计一个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 有关如何运行Python脚本和Web应用程序的说明 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.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-31
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42117082