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搜索资源列表

  1. titanic_train.csv

  2. titanic train data titanic train data titanic train data

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-10-20
    • 文件大小：61440
    • 提供者：wen_1108

  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. python学习数据集集合

  2. python机器学习必用数据，包含fandango_scores.csv，titanic_train.csv，percent-bachelors-degrees-women-usa.csv，tips.csv,UNRATE.csv,train.csv，一站式供应，希望您喜欢~~~

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-06-04
    • 文件大小：80896
    • 提供者：iamdingruihaha

  1. food_info+titanic_train+fandango_score_comparison

  2. 该资源的内容是 food_info.csv 、titanic_train.csv和fandango_score_comparison.csv三个文件的集合。是我的博客《深度学习笔记之（四）Python数据处理库pandas》使用数据库。资源来源于网络。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-11-04
    • 文件大小：528384
    • 提供者：plsong_csdn

  1. 机器学习数据集合.zip

  2. 包括titanic_train.csv、food_info.csv、fandango_scores.csv、t10k-labels-idx1-ubyte.gz、train-labels-idx1-ubyte.gz、t10k-images-idx3-ubyte.gz。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-08
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：qq_32953791

  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. 机器学习数据分析各种csv titanic_train.csv+UNRATE.csv+LogiReg_data.txt+creditcard.csv

  2. train.csv+UNRATE.csv+LogiReg_data.txt+creditcard.csv+fandango_score_comparison.csv+big.txt

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-04-19
    • 文件大小：66060288
    • 提供者：qq_32054631

  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. titanic_train.csv

  2. 泰坦尼克(python库实现逻辑回归)训练集

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-07-14
    • 文件大小：48128
    • 提供者：qq_42363032

  1. 13个Pandas实用技巧，助你提高开发效率

  2. 原作：风控猎人 整理：数据管道 归纳整理了一些工作中常用到的pandas使用技巧，方便更高效地实现数据分析。 1.计算变量缺失率 df=pd.read_csv('titanic_train.csv') def missing_cal(df): """ df :数据集 return：每个变量的缺失率 """ missing_series = df.isnull().sum()/df.shape[0] missing_df = pd.DataFrame(missing_se

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：62464
    • 提供者：weixin_38550137

  1. AdaBoost-Classifier-源码

  2. AdaBoost分类器 对于此任务，我将AdaBoost分类器方法应用于基于泰坦尼克号坠机事件下载的数据集。 该数据集包含891个样本用于训练模型和418个样本用于测试。 总体而言，数据集中有13个要素，其中我仅选择了5个进行分类。 为了实现上述分类方法，我使用了Python。 我在Python中使用了两个库，即pandas和sklearn。 为了使用给定的库，我们需要首先执行以下命令： sudo pip install pandas sudo pip install -U scikit-l

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-26
    • 文件大小：35840
    • 提供者：weixin_42161450

  1. ebm2onnx:将EBM模型转换为ONNX的工具-源码

  2. ebm2onnx 模型序列化到ONNX 特征 二进制分类 回归 连续变量 分类变量 互动互动 多类分类（在EBM中仍处于试验阶段） 开始使用 # prepare dataset df = pd . read_csv ( 'titanic_train.csv' ) df = df . dropna () feature_columns = [ 'Age' , 'Fare' , 'Pclass' , 'Embarked' ] label_column = "Survived" y = df [[

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：422912
    • 提供者：weixin_42131342