项目介绍

wmpscc/DataMiningNotesAndPractice 是一个托管在 GitHub 上的开源项目,主要使用 Jupyter Notebook 编写,目前获得 122 个 Star、31 次 Fork。

仓库全名
wmpscc/DataMiningNotesAndPractice
Star 数
122
Fork 数
31

README 摘要

DataMiningNotesAndPractice 记录我关于在数据挖掘中,一些从入门到实战所积累的技巧。 代码很多都是直接从项目中复制出来的,比较乱,见谅。 目录 配置科学计算环境 KMeans算法与交通事故理赔审核预测 Matplotlib学习笔记 NumPy学习笔记 Pandas学习笔记 数据预处理笔记 机器学习部分 SKlearn模型评估方法 Kaggle杂记 实战篇 1.数据探索 2.数据预处理 3.电力窃漏电用户自动识别 4.地震后建筑修复建议预测 5.Kaggle Titanic 高级特征工程 该部分为Coursera上的How to Win a Data Science Competition: Learn from Top Kagglers课程笔记。下载后,请使用jupyter notebook打开。 Tips and tricks Advanced Feature Engineering I…

完整内容见 GitHub 原始 README 或本页 。

常见问题

DataMiningNotesAndPractice 用什么语言开发?

主要使用 Jupyter Notebook 编写,目前有 122 个 Star。

如何获取 DataMiningNotesAndPractice 的源码?

可以直接克隆仓库:git clone https://github.com/wmpscc/DataMiningNotesAndPractice.git,默认分支为 master;安装与运行步骤见仓库 README。

DataMiningNotesAndPractice 最近还在维护吗?

仓库最近一次更新为 2018年10月14日,当前没有未关闭的 Issue;Star 数为 122,可作为社区活跃度的参考。

简要分析

热度分
190
价值分
83
活跃状态
活跃

语言占比

Jupyter Notebook

贡献者

README

DataMiningNotesAndPractice

记录我关于在数据挖掘中,一些从入门到实战所积累的技巧。
代码很多都是直接从项目中复制出来的,比较乱,见谅。

目录

实战篇

高级特征工程

该部分为Coursera上的How to Win a Data Science Competition: Learn from Top Kagglers课程笔记。下载后,请使用jupyter notebook打开。

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