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SpaceX Falcon9使用机器学习登陆预测
该项目工作的目的是使用数据科学和机器学习算法预测SpaceX Falcon 9火箭着陆系统的成功或失败。此项目所需的数据是从SpaceX API收集的。以下工具和技术用于数据预处理和分析：用于数据操作和分析的PANDA和NUMPY，用于探索性数据分析的数据可视化以及用于预测的机器学习算法。该项目涉及以下步骤：从SpaceX API中收集数据，使用Pandas和Numpy进行预处理数据，并使用数据可视化技术，功能工程来提取预测模型的相关功能，构建机器学习模型，以预测Falcon 9 Rocket登陆的成功或使用适当的模型的表现，并使用适当的Metrics进行了预测。该项目使用机器学习算法来预测Falcon 9火箭着陆的成功或故障。该模型对历史数据进行了培训，并对新数据进行了测试以评估其性能。该项目旨在洞悉导致Falcon 9火箭登陆的成功或失败的因素。
让我们享受张拉整体结构！
为什么这很重要？让我们先看一个火箭的例子。这是 Space-X 的火箭 Falcon9。飞向近地轨道 (LEO) 的最重有效载荷为 22,800 公斤。经过大量努力，发射成本降至 67,000,000 美元。但它仍然很昂贵。每公斤成本为 2900 美元。NASA 会走得更远。它的目标是创造小型、轻量、低成本的任务！张拉整体是一种技术，可以使火箭更小、更轻、更便宜。