机器学习实战：意大利Covid-19病毒感染数学模型及预测
数据收集(Data collection)意大利民防部门每天都会更新感染者的累积数据。这些数据在GitHub上作为开放数据公开在Github这里：https://raw.githubusercontent.com/pcm-dpc/COVID-19/master/dati-andamento-nazionale/dpc-covid19-ita-andamento-nazionale.csv我的目标....
机器学习实战四：好事达保险索赔预测 Allstate Claims Severity （xgboost)
OverviewWhen you’ve been devastated by a serious car accident, your focus is on the things that matter the most: family, friends, and other loved ones. Pushing paper with your insurance agent is the ....
机器学习实战三： 预测汽车油耗效率 MPG
Read In Data我们先读入数据，其中，这里面一个有九列，他们分别都有对应的意义，其中有一列是汽车油耗效率mpgmpg - > 燃油效率cylinders -> 气缸displacement - > 排量horsepower - > 马力weight - > 重量acceleration - > 加速度model year - > 型号年份orig....
机器学习实战二：波士顿房价预测 Boston Housing（上）
活动背景波士顿房地产市场竞争激烈，而你想成为该地区最好的房地产经纪人。为了更好地与同行竞争，你决定运用机器学习的一些基本概念，帮助客户为自己的房产定下最佳售价。幸运的是，你找到了波士顿房价的数据集，里面聚合了波士顿郊区包含多个特征维度的房价数据。你的任务是用可用的工具进行统计分析，并基于分析建立优化模型。这个模型将用来为你的客户评估房产的最佳售价。数据介绍详细代码解释导入Python Packa....
机器学习实战一：泰坦尼克号生存预测 Titantic（下）
分析Ageplt.figure(figsize=(18,4)) train_age['Age']=train_age['Age'].astype(np.int) average_age=train_age[['Age','Survived']].groupby('Age',as_index=False).mean() sns.barplot(x='Age',y='Survived',data=a....
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