Quantium数据分析虚拟实习 背景资料 过去几年，Quantium与一家大型超市品牌建立了数据合作伙伴关系，后者提供交易和客户数据。 您是Quantium分析团队的分析师，负责提供高价值的数据分析和见解，以帮助企业制定战略决策。 超市将定期更改其商店布局，产品选择，价格和促销。 这是为了满足客户不断变化的需求和喜好，跟上市场竞争的加剧或利用新的机会。 Quantium分析团队参与了这些过程，以评估和分析变更的性能并建议变更是否成功。 在此程序中，您将学习关键的分析技能，例如： 数据争吵数据可视化编程技巧统计数据批判性思考商业思维 任务1：数据准备和客户分析 对客户的交易数据集进行分析，并确定客户的购买行为以产生见解并提供商业建议。

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ds_practical 西门子的数据科学实用项目，用于检测小时间序列数据中的概念漂移

Credit_Risk_Analysis 项目概况 我们正在分析来自点对点贷款服务公司LendingClub的数据，并创建一个机器学习模型来预测申请人的信用风险。 目的 该模型的目的是帮助简化贷款的申请流程。 对于该项目，我们将采用不同的采样技术来解决不平衡的类别。 然后，我们将测试和比较平衡的随机森林分类器和易集成分类器，这两个模型可减少偏差，并确定是否可以使用这两个模型来一致地预测申请人的信用风险。 结果 天真的随机过采样逻辑回归 平衡准确度得分：0.641 精度：0.01 召回率：0.65 SMOTE过采样逻辑回归 平衡准确度得分：0.663 精度：0.01 召回率：0.63 聚类质心欠采样逻辑回归 平衡准确度得分：0.545 精度：0.01 召回率：0.69 SMOTEENN组合抽样逻辑回归 平衡准确度得分：0.648 精度：0.01 召回率：0.71 平衡

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深车 车辆模型/制造的细粒度检测 数据集 训练数据集包含来自集的163 / 1,716辆汽车制造商/模型[1] 微调VGG 建筑学 使用CompCars数据集对在ImageNet上预训练的模型进行了微调（16970/776火车/有效图像-115辆车/类） 结果 准确性：在200个时代中，前5名占93.2％ ，使用的基本学习率为0.001，批处理大小为64。 RA-CNN仔细看就能看到更好 建筑学 结果 参考 [1]杨琳洁，罗平，陈改来，唐小鸥。 用于细粒度分类和验证的大型汽车数据集，计算机视觉和模式识别（CVPR），2015年。

Jupyter Lab（笔记本） Jupyter项目文档（） JupyterLab是Project Jupyter的下一代基于Web的用户界面。 Jupyter Lab让您处理诸如笔记本，文本编辑器，终端等之类的文档。这是一种有效的方法，可以一小段地编写代码并进行测试。 代码控制台提供了临时暂存器，用于交互式运行代码，并完全支持丰富的输出。 例如，代码控制台可以作为笔记本的计算日志链接到笔记本内核。 内核支持的文档使任何文本文件（Markdown，Python，R，LaTeX等）中的代码都可以在任何Jupyter内核中交互运行。 笔记本单元的输出可以与笔记本并排镜像到自己的选项卡中，从而启用带有内核支持的交互式控件的简单仪表板。 要安装JupterLab，请在终端中执行以下操作 pip install jupyterlab notebook nbconvert 这是将笔记本文

Stylegan2-Ada-Google-Colab-Starter-Notebook 一款用于培训Stylegan2-ada的colab笔记本，不容小rill。 将学习转移到您自己的数据集上从未如此简单:)

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