数据科学组合 包含我完成的数据科学项目组合和注释的存储库。 以iPython Notebook的形式呈现 目录 机器学习 :探索性数据分析和Logistic回归模型,以确定在2013年至2019年的六年内客户流失率 :测试二项式Logistic回归。 :使用各种算法为该数据集找到最佳模型的客户流失分类预测模型。 :使用K最近邻居算法对鸢尾花进行。 :使用Tensorflow的剪刀石头布游戏图像识别。 :创建用于客户细分的KPrototypes(分类)模型,并将其用于自定义数据集(自动化目的)。 数据分析与可视化 :在2020年3月至2020年12月的9个月期间内,东南亚(SEA)中可视化(使用API​​获取数据)。 :麦当劳餐的探索性数据分析。 数据科学笔记 5-线性回归