1：改進我們的特征 在上一個任務中，我們完成了我們在Kaggle上一個機器學習比賽的第一個比賽提交泰坦尼克號：災難中的機器學習。 可是我們提交的分數並不是非常高。有三種主要的方法可以讓我們能夠提高他： 用一個更好的機器學習算法； 生成更好的特征； 合並多重機器學習算法 ...

1個，用最高頻率值填充 特征工程：由於Fare分布非常不均，所以這里不用cut函數，而是 ...

Titanic是kaggle上一個練手的比賽，kaggle平台提供一部分人的特征，以及是否遇難，目的是預測另一部分人是否遇難。目前抽工作之余，斷斷續續弄了點，成績為0.79426。在這個比賽過程中，接觸並了解了一些數據挖掘比賽的基本流程，現記錄一下。 1. 分析數據 ...

完整代碼： https://github.com/cindycindyhi/kaggle-Titanic 特征工程系列： Titanic系列之原始數據分析和數據處理 Titanic系列之數據變換 Titanic系列之派生屬性&維歸約 之前的三篇博文已經進行了一次還算完整的特征工程 ...

分享一篇kaggle入門級案例，泰坦尼克號幸存遇難分析。 參考文章： 技術世界，原文鏈接 http://www.jasongj.com/ml/classification/ 案例分析內容： 通過訓練集分析預測什么人可能生還，並對測試集中乘客做出預測判斷 ...

最近埋頭苦讀，啃機器學習的算法和編程，真是非(xiang)常(dang)歡(lan)樂(sou)呢~ 於是開始自我膨脹躍躍欲試。 嗯，那就從Kaggle的playground開始吧，找了個經典而又浪漫的愛情故事—泰坦尼克，應該能引起我的興趣好好挖掘吧~ "You jump! I jump ...

背景 Titanic: Machine Learning from Disaster - Kaggle 2 年前就被推薦照着這個比賽做一下，結果我打開這個頁面便蒙了，完全不知道該如何下手。 兩年后，再次打開這個頁面，看到清清楚楚的Titanic Tutorial - Kaggle，完全傻瓜式 ...

Kaggle入門 1：競賽 我們將學習如何為Kaggle競賽生成一個提交答案(submisson)。Kaggle是一個你通過完成算法和全世界機器學習從業者進行競賽的網站。如果你的算法精度是給出數據集中最高的，你將贏得比賽。Kaggle也是一個實踐你機器學習技能的非常有趣的方式 ...