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

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