如果要查找初始项目代码，请参考我的。 PS：我的最初提交是在完成lab1之后提交的。 如果要从头开始，只需删除相应cpp文件中的所有功能主体即可。 CMU15-445的项目文件夹 项目1 项目二 专案3 专案4

SVN项目文件夹结构指南，把里面的createdoc.txt改名为createdoc.bat后在windows下运行，所有目录结构自动生成在当前目录下，各企业的项目根据实际情况来修改，本目录适合中小型企业。

课堂项目 一个包含数据科学本科专业课作业的项目文件夹目前包括的课程有 一，操作系统 （四个项目） 【一个简易的shell＆三个修改minix实现内存管理和I / O子系统（ram盘管理）＆chrt调用的相关修改】 二，计算机网络 （Java多线程＆Java RPI＆最终项目） 三，专业英语 （1.蘑菇二分类BP神经网络（训练30次准确率达到100％） （2.基于PHP的小型网址文件夹（支持增删改查等基本操作）） 四，概率论 卷积图像平滑模拟poker计算同花顺概率等 五，数据科学的数学基础 课程python程序（图像压缩欧式距离旋转图片谱图聚类LU分解SVD分解等） 六，计算机系统与云计算 CMU中的slab 七，数据库 寻宝小游戏（postgresql版＆mongodb版） 八，算法 1.图片PCA压缩2.基于爬山算法的抽取式文档摘要 九，统计 1.蒙特卡洛求样本偏度峰度度2.区间估计3

机器学习与数据科学 机器学习和数据挖掘：回归[线性（选择和收缩，降维，超出线性范围）和非线性回归（逻辑，K-NN，树）]，交叉验证（LOOCV，K折，偏差与方差） ，分类（LDA，QDA，K-NN，物流，树，SVM），聚类（PCA，K-Means，分层）本课程将介绍数据挖掘/统计学习的主要主题，包括：统计基础，数据可视化，分类，回归，聚类。 重点将放在统计学习方法，其背后的模型，直觉和假设以及对实际问题的应用上。 您可以在stats 415项目文件夹中找到我的最终项目。 项目总结 实施整个学期学习的所有分类器，以预测通过BMI分类的美国肥胖率，其中最佳分类器为7倍KNN，预测准确性为81.54％ 分析模型选择方法以提供最佳模型并找到最佳预测因子； 结论是可以根据收入，饮食习惯，运动习惯和购物习惯来非参数地预测BMI

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