文件名称:
Projects-Portfolio-源码
开发工具:
文件大小: 32mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-16
详细说明：数据科学组合
概括
该存储库由我为学术和自学目的而完成的端到端数据科学项目组成。 以iPython Notebooks的形式呈现。 按照以下步骤完成项目，它们是：
机器学习步骤
定义问题陈述：通过检查数据集并确定解决问题陈述所需的机器学习模型的类型来定义问题陈述。
探索性数据分析（EDA） ：在此步骤中，将对数据进行细致的分析以提取任何新信息，以查找自变量内以及自变量与因变量之间的任何关系。 使用单变量分析，双变量分析和相关矩阵。 处理任何空值。 检查数据的偏斜度。
处理异常值：使用Z Score方法处理异常值，或者对每个列进行单独处理。
数据预处理：在此步骤中，对数据进行缩放，以使每个值都在相同的范围内，并避免偏差。 使用归一化和标准化技术。
构建机器学习算法：使用了诸如线性回归，逻辑回归，SVM，Naves Bayes，KNN，决策树之类的算法以及诸如随机森林，AdaBoost
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