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该代码是 .ipynb 格式，支持jupyter打开，也支持上传到kaggle上运行使用。 相关kaggle比赛博客说明：https://blog.csdn.net/MRZHUGH/article/details/106429384

所有当前标准普尔500指数公司的历史股票数据，Historical stock data for all current S&P 500 companies，所有文件都有以下的列： Date——格式：yy-mm-dd Open——开盘时的股票价格（这是纽约证券交易所的数据，所以都是美元） High——当天达到的最高价格 Low Close——当天达到的最低价格 Volume——股票交易数量 Name——股票代码名称 该数据集可用于股票分析与预测。

本文此案例的完整流程和涉及知识 首先先看数据 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np %matplotlib inline data = pd.read_csv("creditcard.csv") data.head() data.shape 好的，它长这个样子。大致解释一下V1-V28都是一系列的指标(具体是什么不用知道)，Amount是交易金额，Class＝0表示是正常操作，而=1表示异常操作。 明确目标：检测是否异常，也就是说是一个二分类问题，接着想到用逻辑回归建模。 1.观察数据特

MATLAB中癫痫发作预测的脑电数据处理和建模拟合。 在 Kaggle 和 Uni Melbourne 癫痫预测比赛中获得第三名 ( https://www.kaggle.com/c/melbourne-university-seizure-prediction )。 有关完整说明，请参阅https://github.com/garethjns/Kaggle-EEG

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纽约市Airbnb开放数据-实践 内容来源：Aurelien Geron（O'Reilly）的Scikit-Learn，Keras和TensorFlow的动手机器学习，第二版。 版权所有2019 Kiwisoft SAS，978-1-492-03264-9 机器学习实践。 在O'REILLY的动手机器学习的第2章项目之后实现该项目。 目标：根据所有其他指标，预测Airbnb帖子的单价。 预测纽约市Airbnb的租金方法： 监督学习任务，因为给定了带标签的转换示例（每个示例都带有预期的输出，即单位价格）。 回归任务，因为我们需要预测值。 多重回归问题，因为系统将使用多个特征进行预测。 单变量回归问题，因为我们仅尝试预测每个单位的单个值。 没有连续的数据流，不需要适应变化的数据，并且数据足够小以适合存储：批量学习 可能的性能指标：均方根误差（RMSE）和绝对绝对误差（MAE）。

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在这个数据集的训练数据集中一共有 25000张猫和狗的图片，其中包含12500张猫的图片和12500张狗的图 片。在测试数据集中有12500张图片，不过其中的猫狗图片是无序混杂 的，而且没有对应的标签。这些数据集将被用于对模型进行训练和对参 数进行优化，以及在最后对模型的泛化能力进行验证。

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