数据科学家纳米度 监督学习 项目：为CharityML寻找捐助者 安装 该项目需要安装Python 3.x和以下Python库： 您还需要安装软件才能运行和执行 我们建议学生安装 ，它是预包装的Python发行版，其中包含该项目的所有必需库和软件。 代码 模板代码在finding_donors.ipynb笔记本文件中提供。 您还需要使用随附的visuals.py Python文件和census.csv数据集文件来完成工作。 虽然已经实施了一些代码来使您入门，但是当要求成功完成项目时，您将需要实

Finding_Donors 从Udacity寻找捐赠者项目 项目概况 该项目将机器学习算法与美国人口普查数据一起应用，以确定一个人是否会向慈善机构捐款，以及在做出此决定时最重要的特征是什么。 软件要求（参考：Udacity） 档案 census.csv->根据1994年美国人口普查建模的主要人口普查数据源取自 find_donors.py->清除数据，在优化的模型上训练数据并输出结果的主要方法 Models.py->包，其中包含清理的数据并使用各种监督的学习算法来运行它。

监督学习 项目：寻找慈善捐助者 项目概况 在这个项目中，我将使用从1994年美国人口普查中收集的数据，测试几种监督算法来模拟个人收入。 然后，我将从初步结果中选择最佳候选算法，并进一步优化该算法以对数据进行最佳建模。 此实现的目标是构建一个模型，该模型可以准确地预测个人的收入是否超过50,000美元。 在非营利组织中，组织可以靠捐赠生存，这种任务可以产生。 了解个人的收入可以帮助非营利组织更好地了解要请求的捐赠额，或者是否应该从一开始就伸出援手。 虽然直接从公共资源确定个人的收入水平可能很困难