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  1. 机器学习 利用Titanic沉船数据,对Titanic上的乘客做生存预测。

  2. 整理competition提供的数据集,例如:特征过滤,数据归一化。 2. 在linear regression、logistic regression、neuron network或competition提供的算法中,挑出两个算法(必须选择一个实验课上使用的算法做实验,另外一个可以选择其他算法),在Titanic数据集上做十字交叉验证。 3.把每个数据集随机分为两份,一份做训练,另外一份做测试。使用两个算法在划分后的数据上做测试,并记录准确率。这个过程做5次,每次选择不同的训练样本比例(例如
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2017-12-08
    • 文件大小:153600
    • 提供者:qq_27184353
  1. Titanic 生存预测(上)

  2. Titanic 生存预测(上)欢迎来到我的学习记录博客RMS Titanic(背景)Importing the LibrariesGetting the DataData Explorationisnull用法(小插曲)Data Analysis分析乘客年龄和票价分布整体生存状况性别与生存的关系年龄与生存的关系上船地点、舱位等级和生存的关系舱位等级和生还的关系亲友的人数与生存的关系 SibSp and Parchgroupby用法 欢迎来到我的学习记录博客 最近学习pandas的时候,体会到如果
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-21
    • 文件大小:154624
    • 提供者:weixin_38569109
  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. 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_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. 通过机器学习和图形用户界面预测在泰坦尼克号上的生存:该程序包含干净而优美的图形用户界面(GUI),可通过使用8种机器学习模型和数据可视化工具进行交互不同的Python库。 用户可以通过选择要在测试数据上运行的模型来与GUI交互,然后将其带到

  2. 使用机器学习和图形用户界面在泰坦尼克号上的乘客的生存 该项目包含一个干净优美的图形用户界面(GUI),该界面通过使用不同的Python库与8种机器学习模型和数据可视化工具进行交互。 在Rutgers,我们了解到Python是一种很棒的通用语言,它为所有专业的开发人员提供了极大的通用性。 因此,我们决定利用Python对GUI开发的强大支持以及其数据科学和机器学习功能。 使用复杂的RMS Titanic数据集,其中包括有关每个乘客命运(幸存/死者)的信息(根据其经济状况,公平,机舱,社会阶层,亲戚
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-04
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_42131424