统计,数据科学,AI和ML 创建该存储库是为了存储我与数据科学领域相关的项目,笔记和学习内容。 它包括使用各种数据科学和机器学习技术执行的项目。 我使用了来自各种开源数据存储库的数据集。 范围:这项工作主要围绕使用各种支持库在python环境中执行这些最新技术进行。 它不涉及算法背后的密集数学。 但是,我在某些笔记本中附加了各种资源链接,以便从概述的角度更好地理解它们。 我坚信,在尝试理解或使用这些笔记本之前,必须对这些技术和背后的算法有充分的了解。 内容 探索性数据分析 机器学习 监督学习 线性回归 逻辑回归 朴素贝叶斯 支持向量机 决策树 套袋-随机森林 增强-AdaBoost,梯度增强,XGBoost 无监督学习 KMeans / KPrototypes聚类 层次聚类 主成分分析