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  1. Testing-Libraries-源码

  2. 使用Titanic Survivor数据集测试PyForest 你好呀, 我将使用此存储库来测试库。到目前为止,我已经测试了PyForest和LazyPredict 。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-21
    • 文件大小:46080
    • 提供者:weixin_42128558
  1. Titanic-dataset:泰坦尼克号数据集Kaggle-源码

  2. Titanic-dataset:泰坦尼克号数据集Kaggle
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-17
    • 文件大小:995328
    • 提供者:weixin_42116701
  1. Titanic:数据集-源码

  2. Titanic:数据集
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-16
    • 文件大小:22528
    • 提供者:weixin_42168230
  1. Titanic-Dataset-源码

  2. 泰坦尼克号数据集
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-13
    • 文件大小:100352
    • 提供者:weixin_42131541
  1. Titanic-源码

  2. 泰坦尼克号 一个分类问题,与预测泰坦尼克号沉没灾难中的乘客的生存情况有关。 通过查看,分析和可视化具有因变量(即“生存”)的不同特征之间的关系和估计效果来开始问题。 通过各种图表(如直方图,条形图,使用matplotlib和seaborn库的点图)可视化每个变量。 通过使用数字数据类型的均值和分类数据类型的均值填充具有缺失值的要素来完成训练和测试数据集。 执行特征工程以排除在预测中具有可忽略的重要性的特征。 使用一键编码处理分类变量。 使用Logistic回归(准确度分数= 0.8),决策树(准
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-06
    • 文件大小:2048
    • 提供者:weixin_42097967
  1. titanic-survivor-prediction:Kaggle泰坦尼克号ML挑战-源码

  2. 泰坦尼克号幸存者的预测 这是机器学习竞赛的第一步。 挑战 :ship: 泰坦尼克号在1912年的首次航行中沉没,造成了一半以上的乘客生命。 给出了两个数据集,即train.csv和test.csv。 这两个数据集都包含每位登上泰坦尼克号飞船的乘客的信息,唯一的区别是train.csv告诉我们哪位乘客可以幸存,而test.csv却没有。 面临的挑战是建立一个预测模型,以预测test.csv中的哪些乘客更有可能幸存。 问题陈述 使泰坦尼克号乘客得以生存的特征(特征)。 预测模型 针对这一挑战,使
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-06
    • 文件大小:78848
    • 提供者:weixin_42140716
  1. Titanic-dataset--源码

  2. 泰坦尼克号数据集 数据已分为两类:1.训练集(train.csv)2.测试集(test.csv)训练集应用于构建机器学习模型。 应该使用测试集来查看您的模型在看不见的数据上的表现如何。 变量注释pclass:社会经济地位(SES)的代表1st =较高2nd =中等3rd =较低 年龄:如果小于1,则年龄是小数。如果估计了年龄,则采用xx.5的形式 简介:数据集以这种方式定义家庭关系...兄弟姐妹=兄弟,姐妹,继兄弟,继母配偶=丈夫,妻子(情妇和未婚夫被忽略) parch:数据集以这种方式定义家
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-05
    • 文件大小:37888
    • 提供者:weixin_42131861
  1. titanic_dataset:进行中-此分析着重于基于titanic崩溃的数据集。 我们被要求查看数据并创建一个机器学习模型,该模型可以证明某些乘客群体与生存可能性之间是否存在任何潜在的相关性。 该项目展示了数据可视化技术,数据清理,数据

  2. titanic_dataset 目的 如上图中的Kaggle所述,此挑战的目的是检查有关泰坦尼克号沉没的数据,以建立生存能力的预测模型。 我将在自己对此数据集的分析中尝试回答以下问题: 财富决定了您生存的可能性吗? 如果是的话多少钱? 年龄是一个人的生存率的决定因素吗? 探索性数据分析 分析的这一部分着重于使自己熟悉数据,并针对任何潜在问题或特殊考虑对数据进行探索。 一个很好的起点是查看训练数据的列及其各自的数据类型。 这确保了所有收集到的数据将能够被相应地操纵。 我们可以立即确定数
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-27
    • 文件大小:932864
    • 提供者:weixin_42134094
  1. 泰坦尼克号:预测泰坦尼克号沉没的生存-源码

  2. 铁达尼号 预测泰坦尼克号沉没的生存。 泰坦尼克号资料库包含: 'data':具有原始火车('train.csv')和测试('test.csv')数据 'Titanic.ipynb':此存储库的笔记本 “图像”:来自“ Titanic.ipynb”的所有可视化 'submission.csv':预测的csv文件。 问题 许多乘客未能幸免于泰坦尼克号沉没。 有关这些乘客的数据和信息,请访问 。 下表列出了所提供数据中的变量。 多变的 定义 钥匙 旅客编号 乘客的唯一标识符 生存 生存 0 =否
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-24
    • 文件大小:987136
    • 提供者:weixin_42138525
  1. Titanic-ML-From-Disaster:使用Kaggle ML竞赛中提供的数据集来预测Titanic的生存-源码

  2. 泰坦尼克号:从灾难中学习机器 用Kaggle的ML竞赛中给出的数据集预测泰坦尼克号的生存时间 使用给定的数据集使用不同的算法训练模型,例如:Logistic回归,最近邻(kNN),支持向量机(SVM),内核SVM,朴素贝叶斯,决策树和随机森林分类 以不同方式可视化数据以清楚地理解它。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-22
    • 文件大小:133120
    • 提供者:weixin_42137022
  1. 数据分析:对公共数据集执行数据分析-源码

  2. 数据分析 对Titanic的公共数据集进行数据分析。 在此分析中,我已经可视化并回答了有关泰坦尼克号事件期间船上人员的一些问题。 使用各种因素进行分析,例如年龄,性别,阶级(他们在其中旅行时经过1,2,3)。 继续分析,我们发现1类人群以及妇女和儿童总体上是被拯救的人数最多的人群。 而25至40岁之间的人,尤其是男性,是输掉这场战斗的人。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-21
    • 文件大小:209920
    • 提供者:weixin_42110533
  1. DS_Project_Titanic:从Kaggle为Titanic数据集创建分类树-源码

  2. 数据科学| 项目:“泰坦尼克号” EDA(探索性数据分析) Дляначалавданныхнужновыделитьосновныезависимости。 Дляэтогобыливыбранылогическиепомоемумнениюкорреляции,такиекакполивыживаемость。 Награфикемывидимразделениепополу,以及такжеколичествовыжившихскаждойизгрупп。 分类树 结论
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-17
    • 文件大小:209920
    • 提供者:weixin_42123237
  1. 罗氏招聘:初级数据科学软件工程师-源码

  2. 泰坦尼克号-数据科学项目 介绍 这是一个简单的数据科学项目,旨在预测给定的人是否会幸免于泰坦尼克号坠机事故。 代码结构 该存储库包括: 2个Jupyter笔记本运行代码以训练和预测数据 data /:资料集以csv格式储存的资料夹 src /:具有所有必要类和功能的文件夹 数据 有2个包含Titanic数据的csv文件: 802条记录和12列的train.csv 带有89条记录和12列的val.csv这两个数据集都揭示了passanger是否幸存。 列说明: passengerId :此数
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-17
    • 文件大小:175104
    • 提供者:weixin_42160645
  1. Titanic_kaggle:使用机器学习模型在Kaggle Titanic数据集上进行实践以预测生存-源码

  2. 泰坦尼克号-从灾难中学习机器 创建于2020年3月。 预测泰坦尼克号的生存时间,并熟悉ML基础知识 参考: 任务: EDA(探索性数据分析) a. check basic info of dataset b. Data Visualization 数据处理 a. deal with missing value b. Transforms categorical features to vectors 适合不同型号 a. Random Forest b. XGBoost 预测ka
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-16
    • 文件大小:105472
    • 提供者:weixin_42153793
  1. Irfan_Portfolio:我的数据科学档案-源码

  2. 我的数据科学档案 Tujuan project ini yaitu membandingkan akurasi antara模型dengan特征工程(FE)dengan模型tanpa FE Menggunakan数据集Titanic dari Kaggle yang berisi数据penumpang kapal Titanic dan menjadikan kolom幸存的sebagai variabel目标 Menambahkan Fitur Baru berdasarkan data y
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-15
    • 文件大小:32768
    • 提供者:weixin_42126399
  1. EDA和胫骨数据的逻辑回归-源码

  2. EDA和胫骨数据的逻辑回归 在“ titanic”数据集上逐步进行探索性数据分析,Logistic回归模型构建和模型评估。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-13
    • 文件大小:79872
    • 提供者:weixin_42131342
  1. flyinging_titanic:只是一个回购库,可下载titanic数据集,但有一些(突然)概念漂移-源码

  2. 漂流的 只是一个仓库,下载泰坦尼克号数据集,但有一些(突然的)概念漂移 正在下载 培训集和测试集应可通过以下途径获得 curl -LJO https://github.com/remiadon/drifting_titanic/tree/main/drifted/train.csv 测试集相同
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-13
    • 文件大小:60416
    • 提供者:weixin_42131633
  1. Titanic_Dataset:来自Kaggle的Titanic数据集-源码

  2. 泰坦尼克号_数据集 来自Kaggle的Titanic数据集
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-11
    • 文件大小:5120
    • 提供者:weixin_42171132
  1. TitanicVR:在Konstanz大学的Unity3D中为混合现实空间中的交互作用课程开发的Titanic数据集的数据可视化工具-源码

  2. 泰坦尼克号VR TitanicVR是用于探索Titanic数据集的工具。 实施的交互技术: 选择数据点 缩放 移动 旋转的 可以在轴之间切换尺寸。 可以可视化多个3D图形。 该项目是为康斯坦茨大学2017年夏季学期课程- 中的课程而设计的。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-06
    • 文件大小:136314880
    • 提供者:weixin_42133861
  1. ml-workflow-automation:Python机器学习(ML)项目,演示了Jupyter笔记本中的原型ML工作流程,并在Kubernetes上将模型自动部署为RESTful服务-源码

  2. 自动化原型机器学习工作流程和模型部署 该存储库包含一个基于Python的机器学习(ML)项目,其主要目的是演示Jupyter笔记本中的原型ML工作流程,以及使用托管的Titanic二进制分类数据集来实现一些关键步骤自动化的概念验证思想。在。 ML工作流程包括:数据探索和可视化,特征工程,模型训练和选择。 笔记本titanic-ml.ipynb还会产生一个持久的预测管道(被分配到models目录),该管道在模型部署过程的下游使用。 请注意,我们已经将CSV格式的数据从Kaggle下载到了该项目的根
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-04
    • 文件大小:7340032
    • 提供者:weixin_42103587
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