机器学习项目实战----泰坦尼克号获救预测(一)
一、任务基础 泰坦尼克号沉没是历史上最著名的沉船事故之一。1912年4月15日，在她的处女航中，泰坦尼克号在与冰山相撞后沉没，在2224名乘客和机组人员中造成1502人死亡。这场耸人听闻的悲剧震惊了国际社会，并为船舶制定了更好的安全规定。造成海难失事的原因之一是乘客和机组人员没有足够的救生艇 ...
原文：sklearn机器学习-泰坦尼克号
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2018-04-29 21:38 0 1023 推荐指数：
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数据集下载地址： https://github.com/fayduan/Kaggle_Titanic/blob/master/train.csv 视频地址： http:// ...
机器学习——用逻辑回归及随机森林实现泰坦尼克号的生存预测
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 ...
机器学习项目实战----泰坦尼克号获救预测(二)
四、特征重要性衡量 通过上面可以发现准确率有小幅提升，但是似乎得到的结果还是不太理想。我们可以发现模型似乎优化的差不多了，使用的特征似乎也已经使用完了。准确率已经达到了瓶颈，但是如果我们还想提高精度 ...
[机器学习]贝叶斯算法 对泰坦尼克号生存人群 分类预测 [简单示例]
1.代码 2.解释 第一个函数 titanic() 根据游客数据 1.筛选有效数据 2.缺失值处理 3.转换为字典 5.划分数据集 6.转换为特征值 7.训练模型 8. ...
机器学习之路: python 决策树分类DecisionTreeClassifier 预测泰坦尼克号乘客是否幸存
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下载代码和数据集: https://github.com/linyi0604/MachineLearning ...
泰坦尼克号获救问题
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泰坦尼克号之灾分析
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 ...