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美国人口收入的二元分类数据集（zip文件）。

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简介：
利用美国1994年的人口普查数据，我进行了关于居民年收入是否超过50,000美元的分类分析。具体而言，我运用K近邻（KNN）算法完成了二分类任务。该算法的实现过程进行了详尽的注释，并且包含了实习指导书中的相关说明，同时提供了用于数据处理的数据集。通过简单的修改即可使代码能够顺利运行。

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  • 美国人口收入分类数据.zip
    优质
    该数据集包含美国人口及收入分类信息，包括年龄、性别、种族、教育程度等详细统计资料，旨在帮助研究人员分析社会经济状况。 我使用KNN算法对美国1994年人口普查数据进行了二分类分析，以判断居民年收入是否超过50K。代码注释详尽，并附有实习指导书和相关数据文件。只需调整路径即可运行程序。
     
  • 美国人口普查数据-判断年收入是否过5万美金-TensorFlow Decision Forests二分类.ipynb
    优质
    本Jupyter Notebook利用TensorFlow Decision Forests模型分析美国人口普查数据，通过训练二分类算法来预测个人年收入是否超过5万美元。 在这里定义数据集的元数据，这些元数据对于根据其类型对输入特征进行编码非常有用。 - 目标列名称。 - 目标列的标签。 - 权重列名称。 - 数值特征的名称：“age”, - 分类特征及其词汇表。“race”, “sex”, “year” 接下来，我们进行基本的数据准备： 1. 准备数据框架 2. 将目标标签从字符串转换为整数 3. 将分类特征转换为字符串类型 4. 对训练数据和测试数据进行数据框架的准备 现在展示训练和测试数据框的形状，并显示一些实例。
     
  • 二元分类的数据集
    优质
    简介：本数据集包含两类标签的目标变量，适用于机器学习中进行二元分类任务的研究与模型训练。 这是一个二分类的数据集，样本数量较少，主要用于初学者的学习和使用。
     
  • 二元分类数据集
    优质
    二元分类数据集是指在机器学习和统计分析中，用于训练模型将样本划分为两个互斥类别的观测值集合。这类数据常被应用于各种场景下的预测建模，如电子邮件过滤、疾病诊断等。 目标检测算法数据集
     
  • 美国人口普查年收入数据竞赛程序
    优质
    美国人口普查年收入数据竞赛程序旨在通过编程竞赛的形式，利用机器学习和数据分析技术优化对美国居民年收入的数据预测与分析。 在Kaggle的美国人口普查年收入比赛中，使用Python版本的随机森林非常方便，因为有许多可以调用的库支持这一算法。主要使用的库包括sklearn、pandas和numpy。
     
  • 成人人口普查收入数据集
    优质
    该数据集包含了来自成人人口普查的全面信息，特别关注于收入水平。它为研究者和分析师提供了深入理解不同因素对个人收入影响的独特视角。 预测个人年收入是否超过50,000美元，基于人口普查数据。该数据集也被称为“Census Income”数据集。 额外的信息：Barry Becker 从1994年的美国人口普查数据库中提取了这些记录，并使用以下条件进行筛选：年龄大于16岁、调整后的总收入大于100美元、加权人数权重大于1以及每周工作小时数大于0。预测任务是确定一个人的年收入是否超过50,000美元。
     
  • 美国各州人口数据的CSV分析
    优质
    本项目通过Python读取并解析包含美国各州人口统计数据的CSV文件，运用pandas库进行数据分析与可视化，揭示人口分布特征及趋势。 美国各州人口数据分析CSV文件提供了关于各个州的人口数量、分布以及其他相关数据的详细统计信息。这些数据可以帮助研究者和政策制定者更好地理解不同地区的人口特征和发展趋势。
     
  • 美国人口普查数据在数据分析入门中的应用及数据说明
    优质
    本课程将介绍如何利用美国人口普查数据进行数据分析，并提供相关数据解释与入门指导。 这是Coursera的《Python数据解析入门》课程使用的美国人口普查数据。该数据集包含一个CSV文件和一份PDF说明文档，解释了每个变量的具体含义。
     
  • 中国居民收入调查数据集.zip
    优质
    该数据集包含了中国居民收入调查的相关信息，包括个人收入、家庭情况及经济活动等详细记录，旨在为学术研究与政策制定提供详实的数据支持。 中国居民收入调查数据库.zip