Лабораторные работы по дисциплине Прикадной анализ данных, МГТУ

Описание

Данный проект включает в себя четыре лабораторные работы, посвященные различным аспектам машинного обучения и статистического анализа. Каждая лабораторная работа фокусируется на уникальной задаче, начиная с линейной регрессии и заканчивая кластеризацией и текстовой классификацией.

Содержание

1. Лабораторная работа №1: Прогнозирование моделью линейной регрессии
   Построение линейной регрессионной модели для прогнозирования ожидаемой продолжительности жизни мужчин на основе демографических показателей.

2. Лабораторная работа №2: Бинарная классификация
   Решение задачи бинарной классификации для определения регионов с выраженностью демографических трендов.

3. Лабораторная работа №3: Кластеризация демографических данных
   Кластеризация демографических данных по регионам с использованием иерархической кластеризации и метода k-средних.

4. Лабораторная работа №4: Определение семантической окраски твитов
   Подготовка и анализ набора данных для обучения моделей классификации текста на основе твитов.

Используемые технологии

• Python
• NumPy
• Pandas
• SciPy
• scikit-learn
• statsmodels