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 ...
參考Kernels里面評論較高的一篇文章,整理作者解決整個問題的過程,梳理該篇是用以了解到整個完整的建模過程,如何思考問題,處理問題,過程中又為何下那樣或者這樣的結論等 最后得分並不是特別高,只是到 ,更多是整理一個解決問題的思路,另外前面三個大步驟根據思維導圖看即可,代碼跟文字等從第四個步驟開始寫起。 會用到的庫: 以下是在接下來的實驗里會用到的一些庫: 獲取數據: 我們可以用python 的P ...
2018-09-24 14:23 5 8984 推薦指數:
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 ...
也不知道對不對,就憑着自己的思路寫了一個 數據集:https://www.kaggle.com/c/titanic/data 效果一般吧,不過至少出來了,hiahiahia ...
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 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 ...
原文地址如下: https://www.kaggle.com/startupsci/titanic-data-science-solutions ---------------------------------------------------------------- 泰坦尼克 ...
機器學習系列(3)_邏輯回歸應用之Kaggle泰坦尼克之災 標簽: 機器學習應用 2015-11-12 13:52 3688人閱讀 評論(15) 收藏 舉報 本文章已收錄於: 機器學習知識庫 分類 ...
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0.78647,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。 1,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 ...
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 ...