钢管外壁熔结环氧树脂（FBE）覆盖层-加拿大标准(共23页).doc

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菲沙研究所-加拿大气候政策及其对电网的影响（英）-2021.10-50页.pdf

Immigration_to_Canada_Data-Visualization 介绍 该项目旨在通过使用python中的数据可视化工具研究1980年至2013年从大多数国家到加拿大的移民。 技术领域 在项目期间，我们使用Python 3.8作为编程语言，并使用以下库： 大熊猫 麻木 matplotlib 海生的 词云 叶 程序 在项目期间，执行以下步骤： 阅读“加拿大”的数据集，该数据集显示了1980年至2013年以来移民到加拿大的人数 数据整理和数据准备 线图 面积图 直方图 条形图 饼形图 箱形图 散点图 字数统计（用于计算任何文本中最频繁的字符串） 回归图

加拿大机动车碰撞（1999-2017） 在现实世界的数据集中，类不平衡是一个普遍的问题。 当一个类别（称为多数或否定类别）远远超过另一类别（称为少数或肯定类别）时，就会出现不平衡的数据集。 当正类是关注类时，就会出现类不平衡问题。 我们已经获得了具有固有的不平衡类问题的机动车碰撞的真实世界数据集。 数据集信息： 探索性数据分析 项目目标 了解加拿大公共道路上致命事故的原因，例如车辆型号，年龄段，道路状况等。 建立机器学习预测模型以对致命和非致命碰撞进行分类。 练习技巧 在这个项目中，我们将学习以下技能 数据清理 探索性数据分析 学习不平衡和成本敏感的方法 欠采样 综合少数采样技术（SMOTE） 高级分类模型，例如随机森林分类器和XGBoost 精确调用（PR）曲线和PR曲线下的面积（AUPR） 接收器工作特性（ROC）曲线和ROC下面积（AUROC）

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2019年中国研究生数学建模竞赛E题_气候变暖加拿大数据按每日从1971-2018年共64个气象站数据包；可供数学建模爱好者针对统计问题的训练。

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