Karolina
在读研究生
西北工业大学 · 1年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
西安 全区
时间：
可工作日远程
信用行为
0
接单数
0
评价数
2
收藏数
技术能力
1、熟悉c++基础编程
2、python数据分析/机器学习/强化学习。掌握经典机器学习算法，包括常用的回归和分类算法（线性回归、逻辑回归、KNN、SVM等），熟悉Keras,Tensorflow,Sklearn等深度学习框架，可以完成数据处理，图像处理等任务。
2、python数据分析/机器学习/强化学习。掌握经典机器学习算法，包括常用的回归和分类算法（线性回归、逻辑回归、KNN、SVM等），熟悉Keras,Tensorflow,Sklearn等深度学习框架，可以完成数据处理，图像处理等任务。
项目经验
1、参与《秦巴烟叶质量评价》项目，使用主成分分析和聚类方法综合分析评价了烟叶质量。
2、参加美国大学生数学建模竞赛《气候变化对国家脆弱性的影响》，使用回归算法预测了国家脆弱性，并使用聚类分析划分了国家脆弱等级。
3、《回归和分类算法在气象预测中的应用比较研究》论文，研究了机器学习中的回归和分类算法，通过比较预测效果比较了算法差异，最后使用集成学习实现了模型优化。
2、参加美国大学生数学建模竞赛《气候变化对国家脆弱性的影响》，使用回归算法预测了国家脆弱性，并使用聚类分析划分了国家脆弱等级。
3、《回归和分类算法在气象预测中的应用比较研究》论文，研究了机器学习中的回归和分类算法，通过比较预测效果比较了算法差异，最后使用集成学习实现了模型优化。
Karolina
在读研究生 · 1年经验 · 西北工业大学
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技术能力
1、熟悉c++基础编程
2、python数据分析/机器学习/强化学习。掌握经典机器学习算法，包括常用的回归和分类算法（线性回归、逻辑回归、KNN、SVM等），熟悉Keras,Tensorflow,Sklearn等深度学习框架，可以完成数据处理，图像处理等任务。
2、python数据分析/机器学习/强化学习。掌握经典机器学习算法，包括常用的回归和分类算法（线性回归、逻辑回归、KNN、SVM等），熟悉Keras,Tensorflow,Sklearn等深度学习框架，可以完成数据处理，图像处理等任务。
项目经验
1、参与《秦巴烟叶质量评价》项目，使用主成分分析和聚类方法综合分析评价了烟叶质量。
2、参加美国大学生数学建模竞赛《气候变化对国家脆弱性的影响》，使用回归算法预测了国家脆弱性，并使用聚类分析划分了国家脆弱等级。
3、《回归和分类算法在气象预测中的应用比较研究》论文，研究了机器学习中的回归和分类算法，通过比较预测效果比较了算法差异，最后使用集成学习实现了模型优化。
2、参加美国大学生数学建模竞赛《气候变化对国家脆弱性的影响》，使用回归算法预测了国家脆弱性，并使用聚类分析划分了国家脆弱等级。
3、《回归和分类算法在气象预测中的应用比较研究》论文，研究了机器学习中的回归和分类算法，通过比较预测效果比较了算法差异，最后使用集成学习实现了模型优化。
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