Data_Science_Portfolio:在学术界和自我学习中均已完成的数据科学组合 源码

数据科学组合 该产品组合包含以学术界和自学方式完成的数据科学领域的各种项目。 组织 1.机器学习 :数据分析和机器学习解决了电信客户流失。 :线性回归教程,从零开始实施numpy / pandas与scikit-learn进行比较,以预测客户可以出售其房屋的最佳价格。 :预测签名是由希格斯玻色子(信号)还是其他过程(背景)产生的。 仅使用Numpy从头开始实现所有ML模型。 :使用传统的机器学习技术对tweet进行正/负情感分析。 2.深度学习 :使用协作采样方案可提高深度生成对抗网络中生成的修复图像的质量。 (GAN) :使用InceptionV3模块进行转移学习,以在Tensorflow / Keras中进行3类图像分类。 :强化算法的简单实现,可使用策略梯度来教导特工着陆在月球上。 (OpenAI体育馆) 3.系统,数据库和数据并行编程 : 上Spark中SGD的并行同