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Data_science_portfolio
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2021-03-21
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数据科学组合 数据科学组合,其中包含我为自学和业余爱好而完成的项目。每个项目都在IPython Notebook中显示。如果文件不想渲染,建议将其链接粘贴到。 内容 机器学习 :一种根据其流派对给定音频文件进行分类的模型。这是数据准备工作中的循序渐进的数据科学项目,它通过抽查算法来显示结果。 :使用具有张量流的深度学习对猫和狗的图像进行分类。在项目中使用了诸如数据增强和传输学习之类的方法。 工具:Scickit-learn,Pandas,Seaborn,Matplotlib,Numpy,tensorflow 时间序列分析 :为什么选择R?黑客马拉松的挑战。该项目包括使用SARIMA模型逐步建模时间序列。 工具:统计模型,熊猫,Seaborn 自然语言处理 :二进制分类问题。 nlp简介,包括使用正则表达式和工具(如TfIdf)进行数据预处理。 工具:Scickit-learn,Panda
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Data_science_portfolio-main
warm up predictions
warm_up_prediction.ipynb 7.71MB
requirements.txt 138B
visualization.py 6KB
README.md 2KB
LICENSE 1KB
Dog vs Cat classification
cat vs dog project.ipynb 2.15MB
my_model
variables
variables.data-00000-of-00001 45.66MB
variables.index 3KB
saved_model.pb 394KB
README.md 2KB
music genre classification
Music Genre Classificator.ipynb 19.3MB
stacked_model.pkl 27.2MB
visualization.py 5KB
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