数据科学组合:数据科学项目组合 源码

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