芝加哥犯罪分析
探索性数据分析
首先运行“数据清洁和勘探团队3.4.ipynb”笔记本，以创建final_crimes.csv文件，该笔记本对于每个其他笔记本都是必需的，因为它们每个都包含机器学习算法。
回归
我的笔记本有两个线性回归算法，分别预测每月的犯罪和逮捕人数。
分类
我的团队成员的笔记本每个都有以下分类算法之一，该算法可预测肇事者是否被捕。
逻辑回归
决策树
K最近邻居
2021-10-07 17:37:41
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中国人口结构对犯罪率的影响研究，刘志忠，陈晓玲，本文利用中国2002-2015年29个省级面板数据，采用系统GMM的方法从年龄、性别、失业、教育等角度分析了人口结构对犯罪率的影响，实证结�
2021-09-27 14:25:39
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