1：改进我们的特征 在上一个任务中，我们完成了我们在Kaggle上一个机器学习比赛的第一个比赛提交泰坦尼克号：灾难中的机器学习。 可是我们提交的分数并不是非常高。有三种主要的方法可以让我们能够提高他： 用一个更好的机器学习算法； 生成更好的特征； 合并多重机器学习算法 ...

1个，用最高频率值填充 特征工程：由于Fare分布非常不均，所以这里不用cut函数，而是 ...

Titanic是kaggle上一个练手的比赛，kaggle平台提供一部分人的特征，以及是否遇难，目的是预测另一部分人是否遇难。目前抽工作之余，断断续续弄了点，成绩为0.79426。在这个比赛过程中，接触并了解了一些数据挖掘比赛的基本流程，现记录一下。 1. 分析数据 ...

完整代码： https://github.com/cindycindyhi/kaggle-Titanic 特征工程系列： Titanic系列之原始数据分析和数据处理 Titanic系列之数据变换 Titanic系列之派生属性&维归约 之前的三篇博文已经进行了一次还算完整的特征工程 ...

分享一篇kaggle入门级案例，泰坦尼克号幸存遇难分析。 参考文章： 技术世界，原文链接 http://www.jasongj.com/ml/classification/ 案例分析内容： 通过训练集分析预测什么人可能生还，并对测试集中乘客做出预测判断 ...

最近埋头苦读，啃机器学习的算法和编程，真是非(xiang)常(dang)欢(lan)乐(sou)呢~ 于是开始自我膨胀跃跃欲试。 嗯，那就从Kaggle的playground开始吧，找了个经典而又浪漫的爱情故事—泰坦尼克，应该能引起我的兴趣好好挖掘吧~ "You jump! I jump ...

背景 Titanic: Machine Learning from Disaster - Kaggle 2 年前就被推荐照着这个比赛做一下，结果我打开这个页面便蒙了，完全不知道该如何下手。 两年后，再次打开这个页面，看到清清楚楚的Titanic Tutorial - Kaggle，完全傻瓜式 ...

Kaggle入门 1：竞赛 我们将学习如何为Kaggle竞赛生成一个提交答案(submisson)。Kaggle是一个你通过完成算法和全世界机器学习从业者进行竞赛的网站。如果你的算法精度是给出数据集中最高的，你将赢得比赛。Kaggle也是一个实践你机器学习技能的非常有趣的方式 ...