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  1. ML-Disaster-Pipeline-源码

  2. 灾害响应管道项目 表中的内容 项目动机 文件描述 操作说明 许可，作者，致谢 投影动机 由于人为错误或人与人之间共享信息时出现不可避免的延迟，对事故现场或犯罪现场的响应通常会无意间延迟，这在应急响应机构中普遍存在，以应对遇险呼叫。 因此，我创建了一个ML模型，该模型能够根据正确的响应机构对遇险消息进行分类。 文件描述 提供了具有ETL模型的木星笔记本。 从图8中提取了以csv文件形式的数据集，并将其合并为一个文件，然后加载到sql数据库中。 然后，使用填充文本处理步骤对这些数据进行转换： 清洁

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  1. Disaster_Response_Text_classification:Udacity纳米度灾难响应文本分类项目。 此回购协议有助于将灾难期间收到的文本分类为适当的类别，以便相关部门Swift做出响应-源码

  2. 灾难响应管道项目-（文本分类器-Udacity纳米学位计划） 该项目的目标是对短信进行分类，以帮助应对灾害 ·· 灾害响应管道项目 该项目适用于Udacity纳米学位课程。 它将文本消息分类为36个不同的变量。 快速说明： 在项目的根目录中运行以下命令来设置数据库和模型。 运行ETL管道以清理数据并将其存储在数据库中python data/process_data.py data/disaster_messages.csv data/disaster_categories.csv data

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  1. 灾难响应：灾难响应项目-源码

  2. 灾难响应 灾害应对项目 该项目是灾难响应分析的简介。 首先，我们正在分析遭受灾难的人*送的消息（例如飓风或地震） 安装 您只需要下载.db即可将其输入模型中。 process_data.py是处理消息的文件。 train_classifier.py是用于训练模型的文件（考虑执行的网格搜索，可能需要几个小时）。 run.py是运行html前端以在新输入中使用模型的文件。 依存关系： python (>= 3.6) https://www.python.org/downloads

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  1. 灾害应对项目-源码

  2. 灾难响应管道 该项目基于图八提供的数据集

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  1. GaNCH数据：使用链接的开放数据进行佐治亚州自然，文化和历史组织的灾害应对-源码

  2. 氮化镓 GaNCH：使用链接开放数据对于G eorgi一个'S N atural，C ultural和H istoric组织的灾害对策。 在想感激acknolwedge 通过支持这项计划的 这个为期一年的项目将创建乔治亚州自然，文化和历史组织（NCH）的可公开编辑的目录，以便快速检索位置和联系信息以应对灾难。 目录信息将被编译，更新，并上传到Wikimedia Foundation链接的开放数据数据库Wikidata。 然后将通过网站提供目录信息，使应急人员可以快速搜索灾区的NCH。 （“

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