机器学习的挑战

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文件名称：机器学习的挑战
文件大小：687KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-02-13 19:14:41
JupyterNotebook 机器学习作业-系外行星探索 在你开始之前 为此项目创建一个新的存储库，称为machine-learning-challenge 。 不要将此作业添加到现有存储库中。 将新的存储库克隆到您的计算机。 给每种型号选择自己的Jupyter笔记本，每个笔记本不要使用多个型号。 将最佳模型保存到文件中。 这将是用于测试您的准确性和用于评分的模型。 提交您的Jupyter笔记本和模型文件，并将其推送到GitHub。 笔记 请记住，此作业是可选的！ 但是，如果您完成测试和调整不同的分类模型，您将获得更多的了解。 背景 在深空太空中使用了九年，NASA开普勒太空望远镜一直在执行寻星任务，以发现太阳系之外的隐藏行星。 为了帮助处理这些数据，您将创建能够对原始数据集中的候选系外行星进行分类的机器学习模型。 在此作业中，您将需要： 指示 预处理数据 在拟合模型之前对数据集进行预处理。 执行功能选择

【文件预览】：
machine-learning-challenge-main
----.ipynb_checkpoints()
--------model_1-checkpoint.ipynb(48KB)
----exoplanet_data.csv(1.72MB)
----README.md(3KB)
----model_1.ipynb(48KB)