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data_science_portfolio:我为学术,自学和业余爱好完成的数据科学项目组合
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数据科学与机器学习产品组合 包含用于学术,自学和专业目的的数据科学项目组合的存储库。 以Jupyter笔记本的形式呈现。 工具类 Python :NumPy,Pandas,Seaborn,Matplotlib 机器学习:scikit-learn,TensorFlow,keras 内容 机器学习 :卷积神经网络,它使用通过合并来自MNIST的图像而生成的数据来学习识别数字序列(基于图像识别数字)。 :对从社交网络广告购买了SUV的客户使用K-NN。 :使用关于加密货币的概率模型来找到数值问题的近似解决方案,而该问题很难用其他方法解决。 :从quandl(财务和经济数据)中导入以创建简单
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data_science_portfolio-master
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Exploratory Data Analysis of House Prices.ipynb 582KB
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data
house_prices_train.csv 450KB
house_prices_test.csv 441KB
linear_regression_train.csv 10KB
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linear_regression_test.csv 4KB
Breast Cancer Analysis.ipynb 13KB
Stock Market Analysis for Tech Stocks.ipynb 323KB
K_Nearest_Neighbors
Social_Network_Ads.csv 11KB
classification_template.py 2KB
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knn.py 3KB
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K-Nearest Neighbors On Social Network Ads.ipynb 46KB
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Digit Recognizer Using CNN.ipynb 2KB
README.md 4KB
Simple Linear Regression.ipynb 42KB
Intro to BigQuery .ipynb 11KB
Cryptocurrency Market Analysis.ipynb 446KB
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