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autocomplete-flask

book-1

decisiontree

使用 python 预处理 lending club 贷款数据并构造特征，根据信息增益划分特征来构建实现决 策树算法的类。训练模型并测试不同树深度对决策树的影响。该模型最佳树深度为 7，测试 集准确率为 62%。

hamandspam

使用 python 对垃圾邮件数据进行单词统计，把文章变成词向量。实现多项式朴素贝叶斯算 法函数。用该函数训练数据，得到各类对应特征的条件概率向量和各类先验概率，并对测试 集数据进行分类。该模型在测试集上有 93%正确率

hw1-pandas

ngram-autocomplete

option-class-hierarchy

Value European and American options by binomial tree method and Black Scholes model. Use C++ to implement it.

simulationvaluingcallssputs

Use Monte Carlo Simulation to calculate the expected stock price, the value of options in C++.

task

titanic

使用 Python 分析处理泰坦尼克号生存者数据。使用随机森林回归建立回归模型。该模型在 测试集上有 87%的准确率。

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