acamica DS:Acámica的数据科学课程项目 源码

1个触及率 在此存储库中,我将上传在2020/2021年由Acámica教授的数据科学课程中交付的项目(组25) 2.主题 模块1:数据科学导论 话题: 编程(类和函数) Python和Numpy,Pandas,Matplotlib,Seaborn等库 探索性数据分析(EDA) 机器学习入门:分类和回归 图表类型 基本模型(树,KNN,线性回归,逻辑回归) 评估指标 MAE 训练/测试拆分 项目:第一个机器学习模型(已批准) ) 在此项目中,我首先对包含阿根廷的属性数据的数据集执行了EDA。 在确定其特殊性之后,我训练了一个简单的机器学习模型并对其超参数进行了优化,以根据给定属性预测潜在新属性的价格。 由于缺乏适当的预处理和模型的简单性,模型的精度不能令人满意。 模块2:高级工具 话题: 深度机器学习 统计基础 模型的解释-统计:分布,贝叶斯定理 先进模型:装配体,SVM,朴