Kaggle Titanic补充篇
1.关于年龄Age 除了利用平均数来填充，还可以利用正态分布得到一些随机数来填充，首先得到已知年龄的平均数mean和方差std,然后生成[ mean-std, mean+std ]之间的随机数，然 ...
原文：Kaggle实战之Titanic: Machine Learning from Disaster
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 ， Jack and Rose 的故事想必大家都很熟悉。爱情故事很动人，但是泰坦尼克号在与冰山相撞后沉没后， 名乘客中 ...
2018-12-06 16:42 0 1036 推荐指数：
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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 ...
Titanic幸存预测分析(Kaggle)
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 ...
Kaggle入门Titanic——特征工程
1，介绍 Titanic: Machine Learning from Disaster是kaggle比赛的入门训练，具体介绍可以看链接，数据在官网上下载，但需要注册登录。训练集在train.csv中，测试集在test.csv。这里对特征的处理主要是来自Sina的Titanic best ...
我的第一个 Kaggle 比赛学习 - Titanic
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 ...
[Machine Learning] Active Learning
1. 写在前面 在机器学习(Machine learning)领域，监督学习(Supervised learning)、非监督学习(Unsupervised learning)以及半监督学习(Semi-supervised learning)是三类研究比较多，应用比较广的学习技术，wiki ...
kaggle-titanic 数据分析过程
1. 引入所有需要的包 2. 读入数据源 3. 分析数据 总结：所有的数据中一共包括12个变量，其中7个是数值变量，5个 ...
kaggle数据挖掘竞赛初步--Titanic<数据变换>
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 缺失值填充之后，就要对其他格式有问题的属性进行 ...