2020东京奥运会数据分析与可视化程序，jupyter 参考kaggle上的历史数据进行建模预测，不管是多少年份的奥运会都可以作为参考 包含完整的数据集，可以方便快捷运行。 本次预测程序采用了近`120`年的奥运奖牌榜作为训练数据，以对应参赛国家/地区的GDP、人口等作为参照。实现了多个数据展示 为所做毕业设计分离出来的子部分，可以用作于课程设计（数据分析作业），或者大作业。

股票数据分析数据分析作业jupyter （ema+std6等多种指标）-数据分析大作业 提取所有上市公司的股票列表，并且对里面的指数分析，里面用到了比如说t检验等数学方法，可视化出了热力图，k线图等图例。适用于数据分析项目。

新闻分类keras代码reuters.ipynb

Nyc-Taxi-Kaggle-挑战 目标 Kaggle竞赛预测纽约出租车的行驶时间。 该项目的报告在capstone.pdf。 （在这个项目中，我提供了许多链接，如果您是初学者，可以通过这些链接来弄清楚您的概念，如果不理解的话，可以通过project和readme中提供的链接和pdf来了解。） 问题陈述 在本报告中，我们使用来自纽约市出租车和高级轿车委员会的数据来考察Kaggle竞赛，该竞赛要求竞争对手预测纽约市出租车旅行的总行驶时间（trip_duration）。 Kaggle提供的数据是作为CSV文件提供的结构化数据。 CSV文件中的数据包括多种格式：时间戳，文本和数字数据。 这是回归分析，因为输出（总行驶时间）是数字。 我将使用几种机器学习方法来完成预测任务，这些方法是线性回归，k最近邻回归，随机森林和XGBoost。 将使用均方根对数误差对模型进行评估。 总览 我使用Jupyter_Notebook在dekstop上执行此项目，并且在使用python的远程服务器上也无需使用Jupyter_notebook来执行。 软件和库 Python 3 Scikit-learn：Pyt

主要介绍了解决Jupyter无法导入已安装的 module问题，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

主要介绍了Window版下在Jupyter中编写TensorFlow的环境搭建，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

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基于Jupyter Notebook与MovieLens数据集的电影推荐系统设计与实现

做的简单的数据分析，环境是anconda中的jupyter

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