剖析 由Ashraf Awwad撰写的《一堂课学习Python的数据分析》的所有笔记本（面向初学者）

深度发送 项目描述 该项目将基于唤醒价情感模型（又称为）分析用户上传的音乐文件。 唤醒代表音乐对人耳的强烈或“刺激性”，从平淡而放松的感觉到强烈而令人振奋的感觉。 此处的价表示音乐听起来多么令人愉悦或多么悲伤。 这个定义比定义要窄，但是对于机器学习模型来说更容易分类。 此外，该项目还实现了节奏检测和音乐流派检测的功能。 Web框架： ， 涉及技能：HTML，CSS，javascript，python 放大细节 节奏，唤醒和化合价检测：音乐原始数据的中间50％被分为5秒帧，步长为0.5秒。 然后将每个帧分成较小的25ms子帧，然后将其转换为MFCC（梅尔频率倒谱系数）阵列。 最后，将最初为矩

数据科学基础 该存储库包含有关数据科学基础课程的作业的代码，我获得的分数是8.0 / 10.0。 作业1执行推文的情感分析。 作业2评估了用户Instagram活动与图像内容及其幸福感之间关系的性质。 这是通过有关用户的数据，图像及其元数据和从图像中提取的特征（例如，情感，面部表情）来完成的。

R_training_Project_1 使用R项目1进行数据分析：使用NHTS 2017数据集进行探索性数据分析 调查名称：017全国家庭旅行调查-加利福尼亚附加项目 资料来源： : 团队Spreasheet 数据说明 包含CSV文件 1. household data 2. location data 3. person data 4. Trips data 5. vehicles data 贴标 尝试使用thsc-nhts17-caltranscodebook.xlsx标记值使用字典tsdc-nhts17-caltrans-datadictionary.pdf了解数据 缺失值 缺少的值已编码为lile -9，-8，-7等。检查标签是否正确 指示 1. Importing and understanding the data 2. Examples of data aggreg

线性回归餐厅情感分析 目录表 描述 线性回归机器学习模型可预测评论是肯定的还是否定的。 它以86％的准确度正确预测正确的标签。 技术领域 使用以下项目创建项目： python版本：3.9.1 NumPy库版本：1.20.0 熊猫库版本：1.2.2 数据集 制作数据集后，每个功能都是代表餐厅评论中所使用单词的存在或不存在的分类特征（0、1）。 常见词（例如“ the”，“ a”等）未分类。 每行代表一个点（餐厅评论），每列代表其特征（评论中是否使用单词）。 除了评论是肯定的（1）还是否定的（0），每列都是除包含标签的最后一列之外的单独功能。 设置 下载.py文件，training_dataset，validation_dataset和权重文件。 将它们放在单个文件或项目文件中。 运行代码 将以下内容添加到类文件中： x = logistic_regression("train_d

认证证书 可能缺少数据的广义典范相关分析

聚类分析 不要忘记在pom.xml中添加“ json-simple”作为项目的依赖 在运行程序之前，将开源物理库导入项目（ ） 要创建导入文件，请调用randomDataGenerator.js脚本 var1是导入文件的标题（例如dataFile） var2是集群节点的数量（例如25） var3是概率（例如0.3） 如果运行初始化而不导入数据文件，它将在变量中生成具有指定计数和边沿概率的随机点 个人实验结果 我已经从项目中创建了数据文件，节点是方法，边缘是函数调用。初始状态描述在./Sample Data / Analysis_Functions.txt文件中，固定的数据文件是./Sample Data / analysis.json 这是集群的初始状态 这是形成的团簇 ./Sample Data / Analysis_Cluster.txt文件中的文本形式也描述了群集

hurdat分析

dataScienceProject：2016年至2020年的nytimes元数据分析

nsf-oce-gender NSF海洋科学奖中的性别差异分析 在这一系列的Jupyter笔记本电脑中，我们： 清理并准备1987年至2019年的NSF海洋科学奖数据以进行分析 确定研究主题 从PI和联合PI的名字中提取性别信息 在以下方面检查NSF海洋科学奖中的性别差异： 所有NSF-OCE奖项 NSF-OCE计划中排名前10位的奖项最多 奖项数量排名前10位的学术组织 确定的研究主题 奖励类型 在NSF-OCE授予WHOI的奖项中检查性别差异： NSF-OCE计划中排名前10位的奖项最多 确定的研究主题 奖励类型 伊万·利马-2020年11月5日星期四20:06:50 -0500