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  1. Neural_Network_Charity_Analysis-源码

  2. Neural_Network_Charity_Analysis

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：1033216
    • 提供者：weixin_42133969

  1. Neural_Network_Charity_Analysis-源码

  2. Neural_Network_Charity_Analysis 客观的 该项目的目的是帮助Bek建立预测模型，其中该模型具有预测“ Alphabet Soup组织”的申请人是否能够获得成功的能力。 我们在此分析中使用的工具是机器学习和神经网络以及CSV数据文件，其中包含34,000多个组织，这些组织多年来已从Alphabet Soup获得了资助 预处理神经网络模型的数据 我们拥有的数据集是原始数据，其中包含大量缺失和不可用的值。 我们必须进行清理，才能将机器学习神经网络模型应用于分析。 清理后

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：995328
    • 提供者：weixin_42098892

  1. Neural_Network_Charity_Analysis-源码

  2. Neural_Network_Charity_Analysis 分析概述： 分析的目的是帮助Alphabet Soup的业务团队预测如果由Alphabet Soup资助的申请者是否会成功。 Alphabet Soup已捐赠给34,000多个组织。 Alphabet Soup的业务团队希望使用他们在34,000个组织中获得的数据来预测未来的应用成功率。 结果： 使用项目符号列表和图像来支持您的答案，请解决以下问题。 数据预处理 目标 哪些变量被认为是模型的目标？ 变量IS_SUCCESSFU

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42121412

  1. Neural_Network_Charity_Analysis-源码

  2. Neural_Network_Charity_Analysis

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：102400
    • 提供者：weixin_42173205

  1. Neural_Network_Charity_Analysis-源码

  2. Neural_Network_Charity_Analysis

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：29696
    • 提供者：weixin_42146230

  1. Neural_Network_Charity_Analysis-源码

  2. Neural_Network_Charity_Analysis

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：299008
    • 提供者：weixin_42111465

  1. Neural_Network_Charity_Analysis-源码

  2. Neural_Network_Charity_Analysis

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42122340

  1. Neural_Network_Charity_Analysis-源码

  2. ＃Neural_Network_Charity_Analysis 概述 该项目的目标是为我们提供一个神经网络，以预测获得资助的申请人是否会成功。 结果 数据预处理 认为我们模型目标的变量是“ IS_SUCCESSFUL”，以确定资金是否有用 被认为是模型特征的变量是除删除的变量之外的所有其余变量 删除的变量是“ EIN”和“ NAME” 编译，训练和评估模型 我最终将神经元分为以下三层。 我使用以下公式进行了处理 Where n = random number between 2-10 Neur

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：901120
    • 提供者：weixin_42164534

  1. Neural_Network_Charity_Analysis-源码

  2. Neural_Network_Charity_Analysis

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_42139357

  1. Neural_Network_Charity_Analysis-源码

  2. Neural_Network_Charity_Analysis

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：193536
    • 提供者：weixin_42134338

  1. Neural_Network_Charity_Analysis：该项目的目的是使用Python中的TensorFlow平台探索和实现神经网络。-源码

  2. 神经网络和深度学习模型 项目概况 该项目的目的是使用Python中的TensorFlow平台探索和实现神经网络。 完成任务的步骤： 预处理神经网络模型的数据 编译，训练和评估模型 优化模型 资源： 数据源：charity_data.csv 工具 Python scikit-learn，TensorFlow，Keras Jupyter笔记本 结果 数据预处理 该模型考虑的目标变量：IS_SUCCESSFUL列。 变量被认为是该模型的特征：除IS_SUCCESSFUL列外的所有列均已删除

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42128270

  1. Neural_Network_Charity_Analysis-源码

  2. Neural_Network_Charity_Analysis 目的 该分析的目的是查看如果由Alphabet Soup资助的组织将会成功。 创建了一个神经网络模型来确定哪些组织将成功。 结果 数据预处理 •模型的目标是Is_Successful列。 •模型的功能：应用程序类型，从属关系，分类，用例，组织，活动状态，收入金额，特殊注意事项和要价。 •不是目标或功能的变量是EIN和Name列。 编译，训练和评估模型 •在第一个模型中，我添加了两个隐藏层。 将第一个包含8个神经元的隐藏层和第二个

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42107165

  1. Neural_Network_Charity_Analysis：使用机器学习和神经网络创建一个二进制分类器，该分类器能够预测如果由Alphabet Soup资助的申请人是否会成功-源码

  2. Neural_Network_Charity_Analysis 使用机器学习和神经网络创建一个二进制分类器，该分类器能够预测如果由Alphabet Soup资助的申请人是否会成功。 数据预处理 哪些变量被认为是模型的目标？ 该模型的目标变量是“ IS_SUCCESFUL”，因为我们希望该模型确定如果由Alphabet Soup资助的话申请人是否会成功 哪些变量被视为模型的功能？ 功能变量是除目标，名称和EID列以外的所有内容 哪些变量既不是目标也不是特征，应该从输入数据中删除？ 名称和E

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：932864
    • 提供者：weixin_42109598

  1. Neural_Network_Charity_Analysis：机器学习和神经网络-源码

  2. Neural_Network_Charity_Analysis 机器学习和神经网络 分析概述： 开发了一种二进制分类器，该分类器利用机器学习和神经网络来确定所提供数据集中的申请人是否会获得成功（如果提供资金）。 提供的数据集包含大约34,000个组织，每个组织有12列数据。 最初，使用的深度学习神经网络模型包括运行100个纪元和2个隐藏层的模型。 为了优化模型，该模型随后运行了150个时期，每个隐藏层运行了更多节点。 两次尝试使模型执行的准确性都超过73％均未成功。 结果： 数据预处理 “

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：1004544
    • 提供者：weixin_42127775

  1. Neural_Network_Charity_Analysis-源码

  2. Neural_Network_Charity_Analysis-

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：907264
    • 提供者：weixin_42116701

  1. Neural_Network_Charity_Analysis-源码

  2. Neural_Network_Charity_Analysis 概述 该分析的目的是创建一个神经网络模型，以绘制各种慈善机构在捐赠时适当使用资金的可信度。 我们修改了模型，以完善我们的预测，并了解对模型产生最大影响的因素。 结果 数据预处理 目标变量-IS_SUCCESSFUL是或否 使用的功能-APPLICATION_TYPE，AFFILIATION，CLASSIFICATION，USE_CASE，ORGANIZATION，STATUS，INCOME_AMT，SPECIAL_CONSIDERA

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：359424
    • 提供者：weixin_42146230

  1. Neural_Network_Charity_Analysis：神经网络模型分析-源码

  2. 在本模块中，将使用Python中的TensorFlow平台探索和实现神经网络。 讨论了计算神经元的背景和历史，以及应用于深度学习的神经网络的当前实现。 讨论了不同神经网络的主要成本和收益，并将这些成本与传统的机器学习分类和回归模型进行比较。 此外，还练习了跨许多不同的数据集（包括图像，自然语言和数字数据集）实施神经网络和深度神经网络。 最后，学习了如何存储和检索经过训练的模型以用于更强大的用途。 统计分析概述： 在此模块挑战中，将执行数据分析以帮助基金会（字母汤）预测在何处进行投资。 使用了机

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：827392
    • 提供者：weixin_42135773

  1. Neural_Network_Charity_Analysis-源码

  2. Neural_Network_Charity_Analysis

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：698368
    • 提供者：weixin_42105816

  1. Neural_Network_Charity_Analysis-源码

  2. Neural_Network_Charity_Analysis 分析概述 利用机器学习和神经网络的知识，创建一个二进制分类器，该分类器能够预测如果由Alphabet Soup资助的申请人是否会成功。 此项目有四个可交付成果： 预处理神经网络模型的数据 编译，训练和评估模型。 优化模型 神经网络模型的书面报告 资源资源 数据源： 工具： 的Python 3.6.1 大熊猫 神经网络 斯克莱恩 model_selection train_test_split 预处理 标准缩放器 One

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42151772

  1. Neural_Network_Charity_Analysis-源码

  2. Neural_Network_Charity_Analysis 概述： 有一个慈善基金会，致力于通过提供捐赠来帮助保护环境，改善人们的福利并统一世界的组织。 该公司的目标是在潜在接收者的末尾分析每笔捐赠的影响。 这有助于确保基金会的资金得到有效利用。 不幸的是，并非公司所做的每笔捐赠都具有影响力。 在某些情况下，组织会拿走这笔钱而消失。 结果，该公司希望找出哪些组织值得捐助，哪些组织处于高风险之中。 他们希望我们创建一个数学的，数据驱动的解决方案，以准确地完成此任务。 为了解决眼前的问题，将

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-04-01
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42138376
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