DBSCAN是在1990年代后期推出的一种聚类方法，它迅速成为基于密度的聚类技术中最受欢迎和广泛使用的算法之一。与传统的聚类方法如K-means不同，DBSCAN的主要优势在于其能够识别出任意形状的聚类...

层次聚类是一种非常独特和强大的聚类方法，与众多其他的聚类技术相比，它不仅为数据集提供了一个划分，还给出了一个层次结构，这在某些应用中是非常有价值的。在生物信息学、社会网络分析、市场...

项目概述 这个项目的主要目标是分析BigMart的销售数据，从而预测不同产品在特定商店的销售额。通过这种方式，可以揭示影响销售的关键因素，并为商店的库存管理、定价策略和市场营销活动提供数据...

问题陈述： 航空公司乘客满意度有很多因素会影响企业的生存能力，从竞争力到声誉和客户满意度。本研究的目的是确定乘客的满意度水平，了解航空公司提供的服务质量、获得客户满意度的关键因素，...

引言 在科技界，GPT3的热潮正如火如荼地展开。这类庞大的语言模型（比如GPT3）开始以它们惊人的能力让我们惊叹。虽然现在对于大多数企业来说，将它们直接应用于面对客户的业务中还不够可靠，但...

项目背景 随着医疗成本的持续上涨，个人医疗开支成为一个重要议题。理解影响医疗费用的多种因素对于医疗保险公司、政府机构以及个人都至关重要。利用数据分析和机器学习技术，我们能够更好地预...

2023年，我们见证了机器学习的一个耀眼应用——OpenAI的Chat GPT。这个模型不仅仅展现了写作连贯、充满激情的文章的能力，更超出了我们对当前语言模型能力的预期。Chat GPT虽然并非一个特别新颖...

项目简介 《数据科学薪酬分析》是一个全面的分析项目，旨在探索和解释数据科学领域的薪酬趋势。通过分析607份不同工作年份、经验水平、就业类型、职位名称、薪酬水平、员工居住地、远程工作比例...

引言 2018年，对于处理文本的机器学习模型来说，可谓是一个转折点（更准确地说，是自然语言处理或简称NLP领域）。我们对于如何最佳地表示词语和句子，以捕捉其潜在的含义和关系的理解正在迅速发...

项目背景 饮用水是人类生存的基本需求之一，也是维护健康和有效保护健康政策的重要组成部分。因此，确保饮用水质量对于国家、地区和地方层面的健康和发展至关重要。在某些地区，已经证明投资于...