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  1. 最强数据恢复.O&O.DiskRecovery.v6.0.6298+注册码

  2. O&O DiskRecovery是一款独具特色的存贮设备数据恢复软件,能直接恢复硬盘、存储卡、数码相机中的文件,只要没有被重复填写数据,即时已经进行了格式化,O&O DiskRecovery也能救你于水火。能辨别修复包括Word 文档、Excel表格、Access数据库和各种常用图形、图像、电影、音乐(JPEG, AVI, MPEG,MP3, WAV, BMP, TIFF, Corel Draw, Photoshop, Framemaker,Adobe Illustrator, and man
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2011-04-07
    • 文件大小:17825792
    • 提供者:liu2555670
  1. titanic.csv 泰坦尼克号获救数据两个

  2. titanic.csv以及titanic_train.csv 泰坦尼克号获救数据两个,两个文件, 特征不太一样
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-03-08
    • 文件大小:24576
    • 提供者:anyao112233
  1. 机器学习工程师从算法基础到实战案例

  2. 【课程内容】 第一阶段:Python数据分析与建模库 Python快速入门 科学计算库Numpy 数据分析处理库Pandas 可视化库Matplotlib Seaborn可视化库 第二阶段:机器学习经典算法 回归算法 决策树与随机森林 贝叶斯算法 Xgboost 支持向量机算法 时间序列AIRMA模型 神经网络基础 神经网络架构 PCA降维与SVD矩阵分解 聚类算法 推荐系统 Word2Vec 第三阶段:机器学习案例实战 使用Python分析科比生涯数据 案例实战-信用卡欺诈检测 Python
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-03-14
    • 文件大小:76
    • 提供者:u013844840
  1. 泰坦尼克号获救预测程序及数据

  2. 这是泰坦尼克号获救预测的程序及数据集,需要的同志自取
  3. 所属分类:算法与数据结构

    • 发布日期:2018-07-05
    • 文件大小:34816
    • 提供者:qq_40605167
  1. 泰坦尼克数据集及预测生存源码

  2. 经典又兼具备趣味性的案例泰坦尼克号问题源码。大家都熟悉的『Jack and Rose』的故事,豪华游艇倒了,大家都惊恐逃生,可是救生艇的数量有限,无法人人都有,副船长发话了『lady and kid first!』,所以是否获救其实并非随机,而是基于一些背景有rank先后的。 训练和测试数据是一些乘客的个人信息以及存活状况,要尝试根据它生成合适的模型并预测其他人的存活状况。 对,这是一个二分类问题,很多分类算法都可以解决。
  3. 所属分类:Python

    • 发布日期:2018-08-14
    • 文件大小:102400
    • 提供者:u014243649
  1. 机器学习项目实战:泰坦尼克号获救预测 训练数据和测试数据 完整版

  2. 机器学习实例不多,泰坦尼克号获救测试是一个比较好的,可是苦于没有训练数据,最近翻墙出去下载下来了,与诸君分享。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-02-11
    • 文件大小:32768
    • 提供者:bbaqq222
  1. Titanic船员获救训练和测试数据集

  2. Kaggle平台上的Titanic船员获救数据集,方便本地训练机器学习模型使用。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-10-20
    • 文件大小:32768
    • 提供者:moyu123456789
  1. 泰坦尼克号案例ppt

  2. 就是那个大家都熟悉的『Jack and Rose』的故事,豪华游艇倒了,大家都惊恐逃生,可是救生艇的数量有限,无法人人都有,副船长发话了『lady and kid first!』,所以是否获救其实并非随机,而是基于一些背景有rank先后的。 训练和测试数据是一些乘客的个人信息以及存活状况,要尝试根据它生成合适的模型并预测其他人的存活状况。 对,这是一个二分类问题,是我们之前讨论的logistic regression所能处理的范畴。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2019-02-24
    • 文件大小:4194304
    • 提供者:qq_39756719
  1. 泰坦尼克船员获救

  2. 数据探索,对特征与label、特征与特征进行相关性分析,以及进行数据预处理;特征工程,对数据进行处 理,包括缺失值处理(其中age特征较为重要,用多模型预测缺失值进行填充),类型处理,特征提取,以及利用多 模型来对特征进行选择;模型搭建与融合,搭建模型并调参,包括 LR,RF,GBDT,AdaBoost,DecisionTree,KNN,SVM,XGBoost.
  3. 所属分类:算法与数据结构

    • 发布日期:2019-03-20
    • 文件大小:52224
    • 提供者:weixin_29097929
  1. world_alcohol 数据集

  2. Python数据分析课程中的world_alcohol数据集 数据分析+深度机器学习项目实战 泰坦尼克获救 训练 数据集
  3. 所属分类:算法与数据结构

    • 发布日期:2020-05-18
    • 文件大小:37888
    • 提供者:BaehsiaChan
  1. titanic_train.csv

  2. 机器学习实例不多,泰坦尼克号获救测试是一个比较好的,可是苦于没有训练数据,这是在github里面找到的数据,供大家分享。 https://github.com/alexisperrier/packt-aml/tree/master/ch4
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2019-07-07
    • 文件大小:77824
    • 提供者:sinoyang
  1. 泰坦尼克船员获救数据

  2. 船员获取数据的excel文件 titanic_train.csv 泰坦尼克号CSV训练数据。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2019-04-19
    • 文件大小:61440
    • 提供者:weixin_43133468
  1. 数据挖掘案例: 泰坦尼克号

  2. 目录:*. 数据挖掘流程一. 数据读取与统计分析二. 特征分析 & 缺失值填充2.1 性别与获救2.2 船舱等级与获救2.3 年龄与获救2.4 姓名(称谓) 与获救2.5 填充缺失值2.6 登船地点与获救2.7 兄弟姐妹的数量2.8 父母和孩子的数量2.9 船票的价格三. 特征相关性3.1 相关性热度图3.2 热度图下三角四. 构建特征4.1 年龄特征4.2 家庭总人口4.3 船票价格4.4 类型转换与特征清洗五. 机器学习建模5.1 切分训练集与测试集5.2 逻辑回归 LogisticRegr
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-20
    • 文件大小:65536
    • 提供者:weixin_38522552
  1. 基于简单模型KNN——泰坦尼克号获救分析

  2. 数据来源:Kaggle数据集 → 共有1309名乘客数据,其中891是已知存活情况(train.csv),剩下418则是需要进行分析预测的(test.csv) 字段意义: PassengerId: 乘客编号 Survived :存活情况(存活:1 ; 死亡:0) Pclass : 客舱等级 Name : 乘客姓名 Sex : 性别 Age : 年龄 SibSp : 同乘的兄弟姐妹/配偶数 Parch : 同乘的父母
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-20
    • 文件大小:63488
    • 提供者:weixin_38552083