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上传时间: 2021-02-12
详细说明：数据科学组合（建设中）
包含数据科学项目组合的存储库。 以Jupyter笔记本的形式呈现。
有关我的专业经验的更多详细信息，请访问
机器学习
监督
目标
预测新情况下的现象行为（测试数据）。
研究解释变量和答案之间的关系。
检查预测的质量。
线性回归
简短说明：建立标量响应与一个或多个说明变量（也称为因变量和自变量）之间关系的线性方法
应用程序：分析产品销售的营销效果，定价和促销，评估金融服务或保险领域的风险，根据价格，趋势线等来预测产品的销售情况。
示例：：一种机器学习模型，用于预测波士顿房地产市场中特定房屋的价值。
物流回归
简短说明：Logistic回归是用于统计数据的数学模型，用于使用先前的某些数据估计（猜测）事件发生的概率。 Logistic回归适用于二进制数据，其中事件发生（1）或事件没有发生（0）。
应用程序：欺诈检测，电子邮件垃圾邮件或火腿，情绪分析，图像分
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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