本次项目主要围绕Kaggle上的比赛题目: "给出泰坦尼克号上的乘客的信息, 预测乘客是否幸存" 进行数据分析 环境 win8, python3.7, jupyter notebook 目录 1. 项目背景 2. 数据概览 3. 特征分析 4. 特征工程 5. 构建模型 正文 ...

项目目标 泰坦尼克号的沉没是历史上最著名的还难事件之一，在船上的2224名乘客和机组人员中，共造成1502人死亡。本次项目的目标是运用机器学习工具来预测哪些乘客能够幸免于难。 项目过程 导入并探索数据 处理缺失值，删除与预测无关的特征 将分类变量转换为数值型变量 实例化 ...

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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 ...

此文发表在简书，复制过来，在下方放上链接。 https://www.jianshu.com/p/a09b4dc904c9 泰坦尼克号生存预测 1.背景与挖掘目标 “泰坦尼克号”的沉没是历史上最臭名昭著的海难之一。1912年4月15日，泰坦尼克号在处女航中与冰山相撞后沉没，2224名乘客 ...

使用python3 学习了决策树分类器的api 涉及到 特征的提取，数据类型保留，分类类型抽取出来新的类型 需要网上下载数据集，我把他们下载到了本地， 可以到我的git下载代码和数据 ...

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.k ...

python3 学习使用随机森林分类器 梯度提升决策树分类 的api，并将他们和单一决策树预测结果做出对比 附上我的git，欢迎大家来参考我其他分类器的代码: https://github.com/linyi0604/MachineLearning ...