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泰坦尼克号数据集
Kaggle平台泰坦尼克号数据集+源代码+注释
所属分类:
机器学习
发布日期:2018-04-27
文件大小:40960
提供者:
qq_39622065
kaggl titanic数据集
kaggle关于泰坦尼克的数据集,里面有3个数据集,是完整的。
所属分类:
机器学习
发布日期:2018-05-04
文件大小:32768
提供者:
qq_23418043
Kaggle-Titanic-train.csv泰坦尼克数据集
泰坦尼克号生还情况预测 Kaggle 是一个流行的数据科学竞赛平台,由 Goldbloom 和 Ben Hamner 创建于 2010 年。
所属分类:
算法与数据结构
发布日期:2018-07-09
文件大小:60416
提供者:
cxjsnail
kaggle_titanic_dataset-数据集.zip
KAGGLE竞赛官方网站上下载下来的数据集,最全kaggle泰坦尼克数据集。欢迎下载。
所属分类:
数据库
发布日期:2018-10-10
文件大小:36864
提供者:
qq_43372500
kaggle之泰坦尼克号幸存者预测大赛数据
该数据是kaggle的泰坦尼克号幸存者预测大赛的数据。有训练集和测试集两部分组成
所属分类:
机器学习
发布日期:2018-11-28
文件大小:35840
提供者:
qq_36581957
Kaggle_Titanic_train.csv泰坦尼克数据集.zip
正版数据集含代码使用,避免官网下载注册的麻烦。正版数据集含代码使用,避免官网下载注册的麻烦。正版数据集含代码使用,避免官网下载注册的麻烦。
所属分类:
Python
发布日期:2020-03-07
文件大小:40960
提供者:
qq_41809589
泰坦尼克灾难.zip
是泰坦尼克灾难的训练集和测试数据集,还有标准答案,可以在本地测试准确率。 如果kaggle想交流学习的,可以私信我,非常欢迎交流
所属分类:
机器学习
发布日期:2020-01-21
文件大小:33792
提供者:
qq_34107425
kaggle机器学习竞赛泰坦尼克号船员数据集
kaggle机器学习竞赛泰坦尼克号船员数据集,原网址https://www.kaggle.com/c/titanic
所属分类:
机器学习
发布日期:2020-06-09
文件大小:84992
提供者:
weixin_42523849
kaggle入门赛TOP%7:泰坦尼克号(1.数据分析,特征处理)基于百度aistudio平台
目前排名1420/19000 建模预测在下一篇帖子: https://blog.csdn.net/QianLong_/article/details/105780130 # 查看当前挂载的数据集目录, 该目录下的变更重启环境后会自动还原 # View dataset directory. This directory will be recovered automatically after resetting environment. !ls /home/aistudio/data data
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-21
文件大小:236544
提供者:
weixin_38608055
基于简单模型KNN——泰坦尼克号获救分析
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
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-20
文件大小:63488
提供者:
weixin_38552083
Titanic-dataset:泰坦尼克号数据集Kaggle-源码
Titanic-dataset:泰坦尼克号数据集Kaggle
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-17
文件大小:995328
提供者:
weixin_42116701
Top-4-pct_Titanic_Kaggle:泰坦尼克号的前4%,这是Kaggle的标志性入门级比赛-源码
Top-4-pct_Titanic_Kaggle `` Kaggle的标志性入门级比赛)在2020/05年排名前4%(833/22219)。 该分析是使用R进行的。 大纲 排行 数据集 脚步 重现Kaggle提供的训练数据的结果 公众排行榜在Kaggle上的排名和得分 细节6-1功能介绍6-2缺失值估算6-3特征工程6-4特征提取6-5选型 1.排名 2.数据集 此处的泰坦尼克号数据集是在2020/05年从Kaggle检索的。 请注意,泰坦尼克号数据集现已更改,因此我在泰坦尼克号中的前4%排名
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-16
文件大小:262144
提供者:
weixin_42118770
Top_4_pct_Titanic_Kaggle:泰坦尼克号的前4%,这是Kaggle的标志性入门级比赛-源码
Top_4_pct_Titanic_Kaggle 2020/05年,在Kaggle的标志性入门级比赛“排名前4%(833/22219)。 该分析是使用R进行的。 大纲 排行 数据集 脚步 重现Kaggle提供的训练数据的结果 公众排行榜在Kaggle上的排名和得分 细节* 6-1功能介绍* 6-2缺失值估算* 6-3功能转换* 6-4特征选择/特征提取* 6-5选型 1.排名 2.数据集 此处的泰坦尼克号数据集是在2020/05年从Kaggle检索的。 请注意,泰坦尼克号数据集现已更改,因此我
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-14
文件大小:262144
提供者:
weixin_42097508
titanic-survivor-prediction:Kaggle泰坦尼克号ML挑战-源码
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
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-06
文件大小:78848
提供者:
weixin_42140716
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
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
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-27
文件大小:932864
提供者:
weixin_42134094
kaggle泰坦尼克数据集
kaggle经典泰坦尼克数据集,入门机器学习
所属分类:
机器学习
发布日期:2021-02-23
文件大小:33792
提供者:
GwentBoy
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
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。
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-22
文件大小:133120
提供者:
weixin_42137022
Kaggle-泰坦尼克号生存-源码
Kaggle-泰坦尼克号生存 在该存储库中,我已经在kaggle的titani数据集上练习了DS和ML技能。 我已经应用了超过5 ML算法来寻找最佳匹配
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-10
文件大小:92160
提供者:
weixin_42131790
Kaggle入门-泰坦尼克号之灾(数据集+代码+结果).zip
Kaggle入门-泰坦尼克号之灾 可以参考:https://jnsimba.blog.csdn.net/article/details/104245964
所属分类:
Python
发布日期:2021-02-06
文件大小:36864
提供者:
qq_44785318
Kaggle泰坦尼克号数据集.zip
题目提供的训练数据集包含11个特征,分别是: Survived:0代表死亡,1代表存活 Pclass:乘客所持票类,有三种值(1,2,3) Name:乘客姓名 Sex:乘客性别 Age:乘客年龄(有缺失) SibSp:乘客兄弟姐妹/配偶的个数(整数值) Parch:乘客父母/孩子的个数(整数值) Ticket:票号(字符串) Fare:乘客所持票的价格(浮点数,0-500不等) Cabin:乘客所在船舱(有缺失) Embark:乘客登船港口:S、C、Q(有缺失)
所属分类:
互联网
发布日期:2021-02-02
文件大小:32768
提供者:
m0_47256162
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