This repository contains a collection of machine learning and deep learning projects organized by categories.
Data-Science/
├── ML
│ ├── Classification
│ │ ├── AirLine Passenge Satisfaction
│ │ │ ├── .ipynb_checkpoints
│ │ │ │ └── Airline-Passenger-Satisfaction-checkpoint.ipynb
│ │ │ ├── Airline-Passenger-Satisfaction.ipynb
│ │ │ └── README.md
│ │ ├── Bank Customer Churn Prediction
│ │ │ ├── README.md
│ │ │ ├── bank-customer-churn-prediction-0-891-auc-score.ipynb
│ │ │ ├── image.png
│ │ │ └── output.png
│ │ ├── Titanic
│ │ │ ├── .ipynb_checkpoints
│ │ │ │ └── Titanic-checkpoint.ipynb
│ │ │ └── Titanic.ipynb
│ │ └── Titanic V2.0 Advanced Techniques
│ │ ├── README.md
│ │ ├── Titanic- Advanced Techniques-(Accuracy~80).ipynb
│ │ ├── image-1.png
│ │ └── image.png
│ └── Regression
│ └── Cost Predictions
│ ├── .ipynb_checkpoints
│ │ └── Cost Predictions -checkpoint.ipynb
│ └── Cost Predictions .ipynb
├── DL
│ └── Image Classification
│ ├── Cats and Dogs
│ │ └── Code.ipynb
│ └── Microscopic Parasite Classification
│ ├── README.md
│ ├── microscopic-image-classification-resnet101v2.ipynb
│ └── trainingSample.png
├── Educational
│ └── Hands-On-Machine-Learning
│ ├── CH10 Introduction to Artificial Neural Networks with Keras
│ │ ├── ANN_functional1.png
│ │ ├── ANN_functional2png.png
│ │ ├── Exercises
│ │ │ ├── pratical_mnist_project.ipynb
│ │ │ └── thoery.md
│ │ ├── Introduction to Artificial Neural Networks with Keras.ipynb
│ │ └── model.png
│ ├── CH11 Training Deep Neural Networks
│ │ ├── Exercises
│ │ │ ├── practical.ipynb
│ │ │ └── theory.ipynb
│ │ └── notebook.ipynb
│ ├── CH12 Custom Models and Training with TensorFlow
│ │ ├── Exercises
│ │ │ ├── practical_1.ipynb
│ │ │ ├── practical_2.ipynb
│ │ │ └── theory.ipynb
│ │ └── notebook.ipynb
│ ├── CH13 Loading and Preprocessing Data with TensorFlow
│ │ └── notebook.ipynb
│ ├── CH2 End-to-End Machine Learning Project
│ │ ├── Exercises.ipynb
│ │ ├── Housing_Project.ipynb
│ │ └── images
│ │ └── end_to_end_project
│ │ └── district_cluster_plot.png
│ ├── CH3 Classification
│ │ ├── Exercises
│ │ │ ├── .ipynb_checkpoints
│ │ │ │ └── Titanic V2-checkpoint.ipynb
│ │ │ ├── Reach97andAugmentation.ipynb
│ │ │ ├── Titanic V2.ipynb
│ │ │ └── titanic-classificat (2).ipynb
│ │ └── mnist.ipynb
│ ├── CH4 Training Models
│ │ ├── Exercises.ipynb
│ │ ├── GradienDescent.ipynb
│ │ ├── LogisticRegression.ipynb
│ │ ├── NormalEquation.ipynb
│ │ ├── PolynomialRegression.ipynb
│ │ └── Regularization.ipynb
│ ├── CH5 Support Vector Machines
│ │ ├── Exercises
│ │ │ └── Exercises_notebook.ipynb
│ │ └── notebook.ipynb
│ ├── CH6 Decision Trees
│ │ ├── Exercises
│ │ │ └── Exercises_notebook.ipynb
│ │ ├── notebook.ipynb
│ │ ├── regression_tree.dot
│ │ ├── tree.dot
│ │ ├── tree3Regularized.dot
│ │ ├── treePure.dot
│ │ └── tree_withoutR.dot
│ ├── CH7 Ensemble Learning and Random Forests
│ │ ├── Exercises
│ │ │ ├── Exercises_practical.ipynb
│ │ │ └── Exercises_theory.ipynb
│ │ ├── decision stumps.png
│ │ └── notebook.ipynb
│ ├── CH8 Dimensionality Reduction
│ │ ├── Exercises
│ │ │ ├── practical.ipynb
│ │ │ ├── practical2.ipynb
│ │ │ └── theory.md
│ │ └── notebook.ipynb
│ ├── CH9 Unsupervised Learning Techniques
│ │ ├── Exercises
│ │ │ ├── practical.ipynb
│ │ │ └── theory.md
│ │ ├── ladybug.png
│ │ └── notebook.ipynb
│ └── Ch1 Machine Learning Landscape
│ └── Exercises.md
├── .github
│ └── workflows
│ └── update_readme.yml
├── .gitignore
├── Analysis
│ ├── Automobile
│ │ └── Automobil EDA.ipynb
│ └── Candy Hierarchy
│ └── Candy Data Cleaning and Visualization.ipynb
├── README.md
└── update_readme.py