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  1. Machine-Learning-Challenge:创建能够对原始数据集中的候选系外行星进行分类的机器学习模型-源码

  2. 机器学习挑战 在深空太空中使用了九年，NASA开普勒太空望远镜一直在执行寻星任务，以发现我们太阳系之外的隐藏行星。 为了帮助处理这些数据，您将创建机器学习模型，该模型能够对原始数据集中的候选系外行星进行分类。 文件索引 随附以下文件： ：具有KNN分类器的模型1 ：具有Logistic回归的模型2 ：具有随机森林的模型3 ：转储的经过训练的模型文件 GridSearch用于优化模型参数 对于KNN模型： param_grid = { "n_neighbors" : r

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42131414

  1. machine-learning-challenge-源码

  2. 机器学习-系外行星探索 在深空太空中使用了九年，NASA开普勒太空望远镜一直在执行寻星任务，目的是发现我们太阳系之外的隐藏行星。 为了帮助处理这些数据，您将创建机器学习模型，该模型能够对原始数据集中的候选系外行星进行分类。 预处理数据 在拟合模型之前对数据集进行预处理。 执行功能选择并删除不必要的功能。 使用MinMaxScaler缩放数字数据。 注意：所有清除和分离数据的操作都在ETL.ipynb文件中完成。 这样一来，不必为每个模型重复执行步骤。 将数据分为训练和测试数据。 每种模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42124743

  1. 机器学习的挑战-源码

  2. 机器学习作业-系外行星探索 在你开始之前 为此项目创建一个新的存储库，称为machine-learning-challenge 。 不要将此作业添加到现有存储库中。 将新的存储库克隆到您的计算机。 给每种型号选择自己的Jupyter笔记本，每个笔记本不要使用多个型号。 将最佳模型保存到文件中。 这将是用于测试您的准确性和用于评分的模型。 提交您的Jupyter笔记本和模型文件，并将其推送到GitHub。 笔记 请记住，此作业是可选的！ 但是，如果您完成测试和调整不同的分类模型，您将获得更

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：703488
    • 提供者：weixin_42131352

  1. machine-learning-challenge-源码

  2. 机器学习作业-系外行星探索 在你开始之前 为此项目创建一个新的存储库，称为machine-learning-challenge 。 不要将此作业添加到现有存储库中。 将新的存储库克隆到您的计算机。 给每种型号选择自己的Jupyter笔记本，每个笔记本不要使用多个型号。 将最佳模型保存到文件中。 这将是用于测试您的准确性并用于评分的模型。 提交您的Jupyter笔记本和模型文件，并将其推送到GitHub。 笔记 请记住，此作业是可选的！ 但是，如果您完成测试和调整不同的分类模型，您将获得更

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-29
    • 文件大小：2048
    • 提供者：weixin_42134338

  1. machine-learning-challenge-源码

  2. 机器学习作业-系外行星探索 在你开始之前 为此项目创建一个新的存储库，称为machine-learning-challenge 。不要将此作业添加到现有存储库中。 将新的存储库克隆到您的计算机。 给每种型号选择自己的Jupyter笔记本，每个笔记本不要使用多个型号。 将最佳模型保存到文件中。这将是用于测试您的准确性并用于评分的模型。 提交您的Jupyter笔记本和模型文件，并将其推送到GitHub。 笔记 请记住，此作业是可选的！但是，如果您完成测试和调整不同的分类模型，您将获得更多的了解。 背

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42097967