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数据分析和机器学习的笔记和实践项目

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本仓库包含我数据分析、机器学习、线性代数和统计分析的笔记、项目记录,列出部分项目索引以备查阅

项目使用的环境、语言、库、模块等如下

Jupyter notebook、Python、R、Tableau、SQL、Matplotlib、Pandas、Numpy、Sklearn

数据分析类项目

  • 上海单月摩拜单车数据可视化 代码 图表

  • 探索红酒质量和其化学成分的关系 代码 报告

  • 清理推特用户 @dog_rates 的宠物狗评级数据 代码

  • AB test results analyze for the new page (English) Code

  • 2016年纽约、芝加哥、华盛顿共享单车数据分析 代码

  • 洛阳1840到2013的气温移动平均值和全球值的对比 报告

机器学习类项目

  • 深度学习项目:建立神经网络模型对图像做出分类预测 代码

  • 强化学习项目:创建智能驾驶汽车实时演示证明其安全和效率 代码

  • 非监督学习项目:为做出明智的商业决策创建一个细分客户的模型 代码

  • 监督学习项目:选择合适的算法来筛选那些有更高意愿做慈善的人 代码

  • 使用决策树建立模型预测泰坦尼克号乘客的生还率 代码

  • 选择合适算法建立优化模型预测美国波士顿的房价 代码

线性代数类项目

  • 不借助已有的任何库创建一个线性回归模型并验证 代码

统计分析类项目

  • 使用统计学方法对心理学中斯特鲁普效应做出分析 报告

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