60 дней науки о данных и машинного обучения

Всем привет.

Ниже представлена третья неделя этой серии. Вы можете найти их на моем репозитории github. Вы также можете запустить все блокноты на colab или jupyter.

  • День 15 — Репрессия Часть2

    Тема: Регрессия вектора поддержки, регрессия дерева решений и регрессия случайного леса

  • День 17 — Ежегодный обзор Kaggle по машинному обучению и науке о данных Часть1

    Тема : Очистка данных, предварительная обработка, EDA и т.д.

  • День 18 — DecisionTreeRegressor и RandomForestRegressor

    Тема : Реализация регрессора с помощью дерева решений и случайного леса

  • День 19 — Ежегодный обзор Kaggle по машинному обучению и науке о данных Часть 2

    Тема : Очистка данных, предварительная обработка, EDA и т.д.

  • День 20 — Детальный анализ криптовалют

    Тема: Базовая интуиция для построения модели для прогнозирования

  • День 21 — Детальный анализ контента Netflix

    Тема : Детальный анализ контента Netflix

Надеюсь, моя работа будет немного полезна для энтузиастов искусственного интеллекта.
Если это так, пожалуйста, поставьте звезду в этом репозитории и следите за мной на Github и Dev.to

https://github.com/thunderstroke325
https://dev.to/thunderstroke
С наилучшими пожеланиями.

Оцените статью
devanswers.ru
Добавить комментарий