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使用机器学习预测寿命 一个典型的回归机器学习项目利用历史数据来预测对未来的见解。 该问题陈述旨在通过给定各种特征来预测一个国家的预期寿命。 预期寿命是对人的平均预期寿命的统计量度，预期寿命取决于多种因素：地区差异，经济状况，性别差异，心理疾病，身体疾病，教育程度，出生年份和其他人口统计因素。 该问题陈述提供了一种预测生活在该国的人的平均预期寿命的方法，该因素包括以下因素：年份，GDP，教育程度，该国人的饮酒量，医疗保健系统的支出以及在该国发生的某些与特定疾病相关的死亡。国家。

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端到端ML房屋价格预测 一个端到端的机器学习项目，用于预测加利福尼亚的房价。 从头到尾构建机器学习项目的所有必需阶段。 它在机器学习项目中考虑以下“ HOWS”： 获取数据 可视化并从发现中获取意义 准备不同的机器学习算法 如何选择和训练模型 如何微调模型 如何保存模型 它在两者之间给出了一些说明，以在Jupyter笔记本中提供一些说明。 使用的数据集是housing.csv Jupter笔记本电脑是端到端的ML_外壳 致谢：Aurelien Geron

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概述 这是 ， 和华盛顿大学之间合作的工作空间，旨在自动检测航空影像中的北极野生生物。 意象 现在可以在公开获取图像， 是一个开放的数据存储库，用于保存与保护生物学相关的图像。 标签 data目录包含以下标签/元数据文件： train.csv （5,110条记录）：热点检测数据，我们拥有所有对应的图像数据（请参阅下文）。 当前，所有这些热点均引用数据集ArcticSealsData01中的图像。 test.csv （1,314条记录）：与train.csv相同的格式和分布，适用于交叉验证。 CSV文件中的每个记录均指的是NOAA热探测系统所拾取的热点，人类将其分类为“动物”（真阳性）或“异常”（假阳性）。 每个热点都是唯一的（没有重复项）。 列架构如下： hotspot_id ：唯一ID timestamp ：GMT / UTC时间戳（始终对应于热图像时间戳） filt_the

使用C# 编写一个四边形 可以通过计算得到四边形，简易方便，属于大学生学习的必要项目之一，提高个人编写代码能力