本项目使用了来自 Kaggle 网站上的 Hotel booking demand 项目数据集，该数据集包含了一家城市酒店和一家度假酒店的预订信息。本项目使用 Python 语言，通过机器学习等数据分析技术，首先对数据进行了描述性的统计，完成了对数据的预处理；其次利用数据集对酒店运营状况、市场情况、客户画像进行了可视化分析；最后根据数据集建立客户是否会取消预订的预测模型

在 Docker中部署 redis

在本项目中，我们实施了情感分析任务，并使用了四种常用的机器学习模型进行建模和评估。通过对数据的预处理、特征选择和模型构建，我们成功地完成了情感分析任务，并获得了各个模型的性能评估结果。

在计算机视觉领域，深度学习模型的崭新发展为解决复杂的图像分类任务带来了巨大的机会。AlexNet作为深度学习的开创性模型，为识别大规模图像数据奠定了基础。然而，现实世界中的图像分类问题涵盖了许多不同的领域和场景，从自然界的昆虫到工业品质检测。本文旨在探讨如何通过微调AlexNet模型，以实现对蚂蚁和蜜蜂图像的精准分类。

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MechaCAr 项目的目的是审查生产数据以获得可能有助于制造团队的见解：预测 MPG 的线性回归。执行多元线性回归分析以确定数据集中的哪些变量可以预测 MechaCar 原型的 mpg。悬挂线圈的汇总统计。从制造批次中收集有关悬挂线圈的每平方英寸磅数 (PSI) 的汇总统计数据悬架线圈的 T 检验。运行 t 检验以确定制造批次在统计上是否与平均总体不同设计一项研究，将 MechaCar 与竞争对

随着国家对新建商品房市场调控力度的加大和存量房市场的逐步扩大，二手房市场将逐步发育成熟，成为与一手房市场相竞争和共存的市场形态。在二手房交易市场在不断发展的进程中，始终存在着房地产经纪机构规模小、经营行为不规范、人员素质偏低、行业诚信经营状况令人堪忧。然而，二手房交易市场是伴随着我国住房制度改革诞生的新兴市场，存在问题是不可避免的，但我国二手房交易市场的发展前景十分广阔，目前政府相关部门正在采取各

并且，当k小于真实聚类数时，由于k的增大会大幅增加每个簇的聚合程度，故SSE的下降幅度会很大，而当k到达真实聚类数时，再增加k所得到的聚合程度回报会迅速变小，所以SSE的下降幅度会骤减，然后随着k值的继续增大而趋于平缓，也就是说SSE和k的关系图是一个手肘的形状，而这个肘部对应的k值就是数据的真实聚类数。需求说明：为了推进信用卡业务良性发展减少坏账风险，各大银行都进行了信用卡客户风险识别的相关工作

伴随着社会消费水平的提升,消费市场的繁荣促进了金融信贷行业的快速发展,以往由银行主导的信用卡业务不再是个体用户参与信贷活动的唯一选择,近几年由非金融银行机构推出的消费金融信贷方式受到了个人群体的亲睐。不幸的是，由于数据集保密问题，我们无法提供有关数据的原始功能和更多背景信息。基于收集到的数据，对每列进行缺失值统计，并没有存在缺失值，由于特征过多，存在很多与响应变量 无关的特征，因此需要进行特征提取