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 ...
原文：TensorFlow从1到2（十四）评估器的使用和泰坦尼克号乘客分析
三种开发模式 使用TensorFlow . 完成机器学习一般有三种方式： 使用底层逻辑 这种方式使用Python函数自定义学习模型，把数学公式转化为可执行的程序逻辑。接着在训练循环中，通过tf.GradientTape 迭代，使用tape.gradient 梯度下降，使用optimizer.apply gradients 更新模型权重，逐次逼近，完成模型训练。 使用Keras高层接口 Tenso ...
2019-05-11 14:18 0 887 推荐指数：
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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 ...
用决策树做泰坦尼克号乘客的生存预测
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1 案例背景 泰坦尼克号沉没是历史上最臭名昭着的沉船之一。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 ...
泰坦尼克号获救问题
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Kaggle泰坦尼克号案例
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 ...