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  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: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-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-Pipeline:用于存储Udacity项目以进行灾难消息管道分析的存储库-源码

  2. 灾难响应管道 项目动机 作为Udacity Data Science纳米学位的一部分，该项目将分析灾难数据，以建立用于对灾难消息进行分类的API模型 安装： 将存储库克隆到本地计算机 $ gh repo clone rafaelmata357/Disaster-Response-Pipeline 本笔记本使用此库 大熊猫 麻木 matplotlib 海生的 恩特克 词云 斯克莱恩 叶 波士顿的Airnbn数据集可在找到波士顿的geojson文件可在找到 使用的python版本： 3.8 存

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42159267

  1. disaster-response-pipeline-源码

  2. 灾难响应管道项目（Udacity-数据科学纳米学位） 描述 该项目是关于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。 包含灾难事件期间发送的真实消息的数据集。 我们将创建一个机器学习管道来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。 该项目的主要部分是： 建立可加载数据，清除数据并将其保存到SQLite数据库的ETL管道 建立机器学习管道，训练分类器以接受消息作为数据集中36个类别的输入和输出分类结果 运行一个Web应用程序，应急人员可以在该应用程序中

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_42131541

  1. Disaster-Response-Pipeline-源码

  2. 灾害响应管道项目 装置 请安装python并导入以下软件包和库：导入nltk，numpy，sklearn，TransformerMixin，pickle，unittest，string，nltk，nltk.tokenize，RegexpTokenizer，sent_tokenize，nltk.stem，pandas，sqlalchemy，re，sklearn，FeatureUnion您可以查找以下说明有用： 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。 - To run ETL

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-04-01
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42099858

  1. Disaster-Response-Pipeline:Udacity项目创建了一个Web应用程序，该应用程序使用机器学习对灾难消息进行分类-源码

  2. 灾害响应管道 目录 项目总结 在该项目中，使用了图八中的灾难数据集来构建用于对灾难消息进行分类的API的模型。 包含在灾难事件期间发送的真实消息的数据集用于创建机器学习管道以对这些事件进行分类，以便可以将消息发送到适当的救灾机构。 该项目还包括一个Web应用程序，应急人员可以在该应用程序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。 运行脚本和Web应用程序 要运行脚本并显示Web应用程序，可以在项目的根目录中执行这些命令来设置数据库和模型。 运行ETL管道以

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-31
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42134338

  1. disaster-response-pipeline-源码

  2. 灾害响应管道

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-29
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_42138703

  1. Disaster-Response-Pipeline:包含数据和代码的Web App回购以及ETL流程和部署的所有步骤-源码

  2. 灾害响应管道 包含数据和代码的Web App回购以及ETL流程和部署的所有步骤 Udacity纳米级数据科学项目。 从2021年3月开始。 为什么这是一个重要的项目？ 在我们所生活的大数据环境中，数据很多，但是知识却很少。 在这个项目中，我试图展示我在ETL流程的所有步骤上的技能。 它开始处理csv文件中的数据，更改数据类型，删除重复的值，并最终将所有内容保存到SQL数据库中。 另外，将创建一个Web应用程序以显示从数据中获得的一些结果。 为此，Plotly进行数据虚拟化，并使用Boostr

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-29
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_42181693