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数据分析入门所使用的美国人口普查数据及数据说明 评分:

这是Coursera的Intro to Data Analysis for Python课程使用的美国人口普查数据,里面包含CSV数据文件和一个PDF说明文件,解释了每个变量的意义。
2016-11-03 上传 大小:964KB
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GIS for Web Developers

一本不错的关于GIS Web开发的教程,GIS for Web Developers

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google-map-contact-scrapping:全部关于从Google Maps抓取数据

google-map-contact-scrapping 其所有关于从Google Maps抓取数据的信息。 该目录包含一些示例数据集,以帮助您入门。 california_housing_data*.csv是来自1990年美国人口普查的加利福尼亚住房数据; 有关更多信息,请访问: : mnist_*.csv是一个小样本,其在所述: anscombe.json包含的副本; 它最初是在 Anscombe,FJ(1973)。 “统计分析中的图形”。 美国统计学家。 27(1):17-21。 JSTOR 2682899。 而我们的副本是由准备的。

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Azure机器学习模型搭建实验.doc

Azure Machine Learning(简称“AML”)是微软在其公有云Azure上推出的基于Web使用的一项机器学习服务,机器学习属人工智能的一个分支,它技术借助算法让电脑对大量流动数据集进行识别。这种方式能够通过历史数据来预测未来事件和行为,其实现方式明显优于传统的商业智能形式。微软的目标是简化使用机器学习的过程,以便于开发人员、业务分析师和数据科学家进行广泛、便捷地应用。这款服务的目的在于“将机器学习动力与云计算的简单性相结合”。AML目前在微软的Global Azure云服务平台提供服务,用户可以通过站点:https://studio.azureml.net/ 申请免费试用。

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smoke-signals-model:为烟雾信号提供动力的机器学习算法

烟雾信号模型 该存储库包含用于生成分数的代码和文档,这些分数有助于指示人口普查小组组的居民其居民没有烟雾报警器的风险是否很高。 您可以在阅读分析概述。 通过绘制《美国住房状况调查》和《美国社区调查》中的常见变量,可以进行此分析。 您可以查看有关如何完成这些映射的详细。 入门。 安装 首先克隆存储库,然后导航到项目的根目录: git clone https://github.com/enigma-io/smoke-alarm-risk.git cd smoke-alarm-risk 该项目是用编写的,并且取决于以下软件包: bit64 plyr ggplot2 data.table knitr reshape2 scales bigrf pROC 您可以通过在项目的根目录中运行以下命令来安装这些软件包: $ make init 获取数据 该项目还需要六个csv文件(

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Practical SQL (True PDF)

Practical SQL: A Beginner's Guide to Storytelling with Data (True PDF)

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rcp2:红十字!

红十字会火灾风险地图v2 美国的哪些地区发生家庭火灾的风险最高,美国红十字会应在哪里安装烟雾报警器? 在阶段1中,DKDC创建了6个模型来分析火灾响应数据,烟雾警报数据和人口普查数据,以便为全美国的人口普查区域分配火灾风险评分。 这些模型的结果有助于生成全美国高风险普查区的地图,为规划提供依据并帮助我们裁定资源。 现在,已经要求DKDC在人口普查区域(较小的地理单位)上重复这项工作,以便红十字会可以更有效地针对烟雾探测器的分发工作。 此阶段的工作将有助于确保将火警警报分发到最需要的地方。 第二阶段具有三个主要目标: 优化和更新风险模型以包括较小的地理区域和新数据。 设置一种方法,以便在有新的家庭火灾数据集可用时,红十字会团队可以轻松地刷新模型。 文献资料 有关API参考,请参见项目。 快速入门指南 这是开始执行我们的项目所需执行的步骤的一般概述。 有关任何步骤的更多详细信息,请阅

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Using ArcMap

Using ArcMap Using ArcMap Using ArcMap

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手写体数字字符识别-SVM 掌握支持向量机分类算法

实验内容: 1)下载手写体数据库MNIST; 2)测试支持向量机分类精度; 3)编写、运行程序并查看结果; 4)调节参数支持向量机相关参数,分析其对模型效果的影响

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census2pgsql:用于将普查数据导入PostGIS数据库的脚本

普查2pgsql 这是一组脚本,用于解析2010年美国人口普查数据并将其导入到PostGIS数据库中,以便可以更轻松地对其进行查询和分析。 先决条件 Unix风格 Ruby Postgres / PostGIS 入门 请按照我们这些说明进行操作。 贡献 本着的精神,鼓励每个人帮助改进该项目。 您可以通过以下几种方式做出贡献: 通过使用Alpha,Beta和预发行版本 通过报告错误 通过建议新功能 通过编写或编辑文档 通过写规格 通过编写代码(没有补丁太小:修正拼写错误,添加注释,清理不一致的空格) 通过重构代码 通过解决 通过查看补丁 提交问题 我们使用来跟踪错误和功能。 在提交错误报告或功能请求之前,请检查以确保尚未提交。 您可以通过投票支持现有问题。 提交错误报告时,请附上 ,该包含堆栈跟踪以及重现该错误所需的任何详细信息,包括您的Ruby版本和操作系统。 理想情况下,错误报告

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