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 ...

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 ...

决策树分类的应用场景非常广泛，在各行各业都有应用，比如在金融行业可以用决策树做贷款风险评估，医疗行业可以用决策树生成辅助诊断，电商行业可以用决策树对销售额进行预测等。 基于决策树还诞生了很多数据挖掘算法，比如随机森林（Random forest）。 sklearn 中的决策树模型 到目前为止 ...

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 ...

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.kaggle.com/c/titanic 分为 训练集：train.csv，891条数据 测试 ...

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 ...

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 ...

假期闲着无聊，做了一下Kaggle练手的项目--预测泰坦尼克号乘客的存活情况。对于一些函数和算法，刚开始也是懵懵懂懂的，但通过自己查资料，还是明白了许多。然后就是自己写的时候还看了下别人的做法，特别是国外的文章，写得很详细，逻辑特别清晰，还把不同算法的结果给你列出来，最后选择了最优算法。好佩服 ...