销售_预测 基于kaggle数据集的时间序列分析和预测项目。 在这个项目中，我使用了从指数平滑和ARIMA模型到Facebook的Prophet库的最新预测技术，以便预测俄罗斯公司的未来销售利润。 数据集来自Kaggle.com。 使用RMSE在模型一步预测和实际值之间分析了模型的性能。 表现最好的模型是Prophet，然后是三重指数平滑模型。 找到最佳绩效模型之后，我将其用于预测公司中各个商店的未来利润。 结果可以在sales_plots文件夹中找到； 它们采用交互式可绘制HTML文件的形式。 这些文件无法由GitHub显示，因此我在此处保留了一些文件预览的链接：

fake_news_detection 使用Kaggle数据集检测假新闻的简单模型

假新闻分类器

Kaggle数据集工作 我的项目正在处理各种Kaggle数据集 专案 从胸部X光照片进行肺炎分类（2021年2月12日-至今） 使用 看到当前和了解更多详情。 Spotify歌曲人气回归（2021年2月8日-2021年2月12日） 使用 经过训练的RandomForest，DNN，LinearRegression和LinearSVR可以预测歌曲的流行程度。 获得了12.300的RMSE错误，其准确度比猜测的平均受欢迎程度高近2倍。 见和了解更多详情。

Kaggle十大案例精讲课程，附课件+代码+数据。 课程特色： 1、精选kaggle初级案例，实战入门讲解。一步一脚印，十大案例精讲，案例知识点与代码交互讲解，让你快速突破R语言。 2、实战案例是最好的数据能力提升方式，本课程提供案例的数据集、代码以及老师讲解的PPT。 3、kaggle竞赛案例包含大量日常工作中的数据处理的方法，以及数据可视化的方法，助你突破数据工作的效率，对于数据处理、可视化、建模和模型评估有综合性显著性的提升，全方位的提升你的数据能力！ 4、结合数据分析师的日常数据处理，建模的工作内容所需，融会贯通，通过案例教你如何成为一名数据分析师。 5、多种建模方法（随机森林、决策树、朴素贝叶斯、knn、支持向量机、 k均值聚类，模型融合方法等都有讲到，部分涉及原理简介）

kaggle数据集 可供所有人使用的Kaggle数据集集合 系统 Python 3.5 Python 3.6 Python 3.7 Linux 苹果系统 视窗 有关Kaggle数据集的更多信息 import kaggledatasets as kd heart_disease = kd . structured . HeartDiseaseUCI ( download = True ) # Returns the pandas data frame to be used in Scikit Learn or any other framework df = heart_disease . data_frame () # Returns the tensorflow dataset type compatible with TF 2.0 dataset = heart_disease . load () for batch , label in dataset . take ( 1 ): for key , value in batch . items ():

kaggle-give me some credit 完整训练数据，避免google注册下载。亲测可用，大家放心下载

Zillow预测模型：使用Kaggle数据集的机器学习项目

宫颈癌 用Kaggle数据集进行宫颈癌分类

去kaggle上下载资源太麻烦了，每次下载还要登录邮箱，没有的话基本等不上去，也就没法下载，所以就发到这里共享，里面有训练集，测试集。是最全的数据集了。