data_science_portfolio:房价-源码

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Wouter Regter的数据科学产品组合 Python 该项目的目标是预测桑坦德的哪些客户将来会进行特定交易。 在这个分类项目中,我将介绍功能工程和建模。 由于数据集很大,因此我使用了支持向量分类器,并使用随机梯度下降学习和LightGBM模型进行了内核近似。 :Kaggle竞争旨在基于79个要素来预测房屋价格,这些要素描述了爱荷华州埃姆斯市住宅的许多方面。 分析包括功能工程,高级回归模型(例如,Random Forest和XGBoost)以及超参数调整。 迷你项目 自然语言处理 :分类和检查501个不同的美国参议员的23.448条推文,其中将新闻报道称为clickbait / non-clickbait。 这是通过对点击诱饵标题数据集进行训练并预测推文数据集来完成的。 性别偏向:使用Spacy和Word2Vec比较并检查Hip-Hop歌曲的歌词与电子歌曲的歌词中的性别偏见。

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