通过多模型监督学习算法进行收入预测 寻找慈善捐助者 胡安·罗隆（Juan E.Rolon），2017年 项目概况 在此项目中，我采用了几种监督算法，以使用从1994年美国人口普查中收集的数据准确地预测个人收入。 我们执行各种测试过程，以从初步结果中选择最佳候选算法，然后进一步优化该算法以对数据进行最佳建模。 此实现的主要目标是构建一个模型，该模型可以准确地预测个人的收入是否超过50,000美元。 在非营利机构中，组织可以靠捐赠生存，这种任务可能会出现。 了解个人的收入可以帮助非营利组织更好地理解要请求的捐赠额，或者是否应该从一开始就伸出援手。 虽然直接从公共来源确定个人的一般收入等级可能很困难，但我们可以从其他公共可用功能中推断出此价值。 该项目是从Udacity获得机器学习工程师Nanodegree所需条件的一部分。 安装 此项目需要Python 2.7和已安装的以下Python

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资源包含文件：设计报告word+源码 在此次实验中只要求对rubberband_cap.png进行边缘连接,我采用的方法是摩尔邻域算法,它的大致思路是给定图片中某个对象的边缘上的一个点,通过对它的八邻域扫描来确定下一个边缘上的点,同时记录下我们这个推进的方向是哪个方向,直到到达起点且推进的方向和初始推进方向一致为止. ———————————————— 详细介绍参考：https://blog.csdn.net/newlw/article/details/124829092

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