大神经验： 1、 应用机器学习，千万不要一上来就试图做到完美，先撸一个baseline的model出来，再进行后续的分析步骤，一步步提高，所谓后续步骤可能包括『分析model现在的状态(欠/过拟合)，分析我们使用的feature的作用大小，进行feature selection，以及我们模型下 ...

1、数据来源 （1）数据来源 来自kaggle的数据集Titanic：Titanic: Machine Learning from Disaster train文档数据是用来分析和建模，包含有生存情况信息；test数据是用来最终预测其生存情况并生成结果文件。 2、分析流程 （1）不同变量 ...

也不知道对不对，就凭着自己的思路写了一个 数据集：https://www.kaggle.com/c/titanic/data 效果一般吧，不过至少出来了，hiahiahia ...

1.实验背景 本次实验是Kaggle上的一个入门比赛——Titanic: Machine Learning from Disaster。比赛选择了泰坦尼克号海难作为背景，并提供了样本数据及测试数据，要求我们根据样本数据内容建立一个预测模型，对于测试数据中每个人是否获救做个预测。样本数据包括891 ...

Kaggle 是一个流行的数据科学竞赛平台 一、机器学习的基本步骤 二、提出问题 什么样的人更容易生存？ 三、理解数据 3.1数据来源 https://www.kaggle.com/c/titanic 分为 训练集：train.csv，891条数据 测试 ...

原文地址如下： https://www.kaggle.com/startupsci/titanic-data-science-solutions ---------------------------------------------------------------- 泰坦尼克 ...

前言 　　这个是Kaggle比赛中泰坦尼克号生存率的分析。强烈建议在做这个比赛的时候，再看一遍电源《泰坦尼克号》，可能会给你一些启发，比如妇女儿童先上船等。所以是否获救其实并非随机，而是基于一些背景有先后顺序的。 1，背景介绍 　　1912年4月15日，载着1316号乘客和891名船员的豪华 ...

学习了机器学习这么久，第一次真正用机器学习中的方法解决一个实际问题，一步步探索，虽然最后结果不是很准确，仅仅达到了0.78647，但是真是收获很多，为了防止以后我的记忆虫上脑，我决定还是记录下来好了。 ...