Kaggle泰坦尼克號案例
1、數據來源 （1）數據來源 來自kaggle的數據集Titanic：Titanic: Machine Learning from Disaster train文檔數據是用來分析和建模，包含有生存情況信息；test數據是用來最終預測其生存情況並生成結果文件。 2、分析流程 （1）不同變量 ...
原文：kaggle 泰坦尼克號問題總結
學習了機器學習這么久，第一次真正用機器學習中的方法解決一個實際問題，一步步探索，雖然最后結果不是很准確，僅僅達到了 . ，但是真是收獲很多，為了防止以后我的記憶蟲上腦，我決定還是記錄下來好了。 ，看到樣本是，查看樣本的分布和統計情況 通常遇到缺值的情況，我們會有幾種常見的處理方式 如果缺值的樣本占總數比例極高，我們可能就直接舍棄了，作為特征加入的話，可能反倒帶入noise，影響最后的結果了，或者考 ...
2017-06-07 10:26 0 4070 推薦指數：
相關推薦
泰坦尼克號獲救問題
...
Kaggle入門——泰坦尼克號生還者預測
前言 這個是Kaggle比賽中泰坦尼克號生存率的分析。強烈建議在做這個比賽的時候，再看一遍電源《泰坦尼克號》，可能會給你一些啟發，比如婦女兒童先上船等。所以是否獲救其實並非隨機，而是基於一些背景有先后順序的。 1，背景介紹 1912年4月15日，載着1316號乘客和891名船員的豪華 ...
Kaggle泰坦尼克號生存情況預測
Kaggle 是一個流行的數據科學競賽平台 一、機器學習的基本步驟 二、提出問題 什么樣的人更容易生存？ 三、理解數據 3.1數據來源 https://www.kaggle.com/c/titanic 分為 訓練集：train.csv，891條數據 測試 ...
Kaggle競賽 —— 泰坦尼克號（Titanic）
完整代碼見kaggle kernel 或 GitHub 比賽頁面：https://www.kaggle.com/c/titanic Titanic大概是kaggle上最受歡迎的項目了，有7000多支隊伍參加，多年來誕生了無數關於該比賽的經驗分享。正是由於前人 ...
泰坦尼克號之災分析
大神經驗： 1、 應用機器學習，千萬不要一上來就試圖做到完美，先擼一個baseline的model出來，再進行后續的分析步驟，一步步提高，所謂后續步驟可能包括『分析model現在的狀態(欠/過擬合 ...
泰坦尼克號幸存預測
本次項目主要圍繞Kaggle上的比賽題目: "給出泰坦尼克號上的乘客的信息, 預測乘客是否幸存" 進行數據分析 環境 win8, python3.7, jupyter notebook 目錄 1. 項目背景 2. 數據概覽 3. 特征分析 4. 特征工程 5. 構建模型 正文 ...
數據分析-kaggle泰坦尼克號生存率分析
概述 1912年4月15日，泰坦尼克號在首次航行期間撞上冰山后沉沒，2224名乘客和機組人員中有1502人遇難。沉船導致大量傷亡的原因之一是沒有足夠的救生艇給乘客和船員。雖然幸存下來有一些運氣因素，但有一些人比其他人更有可能生存，比如婦女，兒童和上層階級。在本文中將對哪些人 ...