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 ...

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 ...

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘（博主亲自录制视频） https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003& ...

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 ...

数据集下载地址： https://github.com/fayduan/Kaggle_Titanic/blob/master/train.csv 视频地址： http:// ...

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的话，还是要回到最原始的数据集里面。对分类器的结果最大的影响还是输入的数据本身。接下来采用的方法 ...

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 ...

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 ...