泰坦尼克号

通过使用各种算法（线性回归，逻辑回归，随机森林，继承算法）预测泰坦尼克号上的某个人是否获救

Python源码:#!/usr/bin/envpython#encoding:utf-8"""@Company：华中科技大学电气学院聚变与等离子研究所@version:V1.0@author:Victor@contact:[email protected]@software:PyCharm@file:Taitannic.py@time:2018/11/2019:39@Desc：通过使用各种算法预测
大鱼-瓶邪·2020-06-25 02:37

案例-Kaggle泰坦尼克号生存可视化分析

#设置ast_node_interactivity="all"使得可以同时输出多条语句fromIPython.core.interactiveshellimportInteractiveShellInteractiveShell.ast_node_interactivity="all"#导入需要的包importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.py
周红艳的博客·2020-06-25 01:13

案例-Kaggle泰坦尼克号生存预测分析

数据采集和理解#设置ast_node_interactivity="all"使得可以同时输出多条语句fromIPython.core.interactiveshellimportInteractiveShellInteractiveShell.ast_node_interactivity="all"#导入包importpandasaspdimportnumpyasnp#导入数据train=pd.r
周红艳的博客·2020-06-25 01:42

Kaggle之泰坦尼克号生生存率预测

1、问题什么样的人在泰坦尼克号中更容易存活？
数据分析痴迷者·2020-06-25 01:16

泰坦尼克号生存预测入门

文章目录1.数据预览2.特征初步选择3.增加特征`Sex`和`Embarked`4.选择随机森林调参5.实践总结本文作为学习记录，参考此处，如有侵权，联系删除。1.数据预览数据集下载importpandasaspdimportnumpyasnpfrompandasimportSeries,DataFramedata_train=pd.read_csv("titanic_train.csv")dat
Michael阿明·2020-06-25 00:37

机器学习实战--泰坦尼克号预测案例

一、关于泰坦尼克号之灾泰坦尼克号的这个实战案例来自kaggle，上面是它的基本介绍情况。二、很重要的经验『对数据的认识太重要了！』『数据中的特殊点/离群点的分析和处理太重要了！』『特征工程(fe
且行且安~·2020-06-25 00:56

假如爱有天意

一直以为它会是《泰坦尼克号》的中文版，但却差强人意。但我依然还是很喜欢这部影片。原因很简单--爱情。图片发自App在众多人物中，我最喜欢泽坤。
怀瑾姑娘·2020-06-24 23:46

[kaggle系列 二] 使用决策树判断是否能从泰坦尼克号生还

题目连接：https://www.kaggle.com/c/titanic简析上一篇用了贝叶斯分类器，这次用决策树和随机森林试一试，不过最终的得分没有贝叶斯分类器高，好吧，说实话，感觉再用几个不同的机器学习方法应该结果也差不多，现在主要是试水，先搞懂基础的算法，然后再通过数据的处理与分析去优化结果。决策树我个人认为，决策树应该是比较好理解的机器学习算法了。其中心思想就是ifelse，存在很多个条件
qian99·2020-06-24 21:46

我是你爸爸，我爱你 ||《血钻》

这部影片以塞拉利昂1999年的内战为背景，主要讲述阿切尔（由泰坦尼克号男主莱昂纳多饰演）在非洲从事钻石走私的事情以及在遇到记者麦迪之后，他的思想发生重大变化，最终领悟到生活和爱的真谛，
千禾随笔·2020-06-24 18:24

王者套路

好些年了，拿出来翻看一遍《泰坦尼克号》，这是我记忆来看的第一部西方电影，那时候还在读小学，之后小女生之间的窃窃私语才开始用到了浪漫，罗曼蒂克这样的词汇，爱情之所以被铭记刻骨，百分之百是因为故事的结局是没有步入婚姻
蔯叁岁·2020-06-24 17:55

泰坦尼克号

1912年4月15日，载着1316号乘客和891名船员的豪华巨轮泰坦尼克号与冰山相撞而沉没，这场海难被认为是20世纪人间十大灾难之一。1985年，泰坦尼克号的沉船遗骸在北大西洋两英里半的海底被发现。
南蒿·2020-06-24 17:05

2018-12-27

此刻，不禁想起大西洋上沉没的泰坦尼克号，杰克全身泡在冰冷的水中，用一块木板拖住Rose，不
夏汀·2020-06-24 14:55

Kaggle泰坦尼克号之灾

kaggle比赛地址：Titanic:MachineLearningfromDisaster相关比赛背景、数据等都可在网站查看。1、环境配置windows10python3.6pandasnumpyjupyternotebookseaborn2、数据分析#载入pandas包来读取csv格式的数据集importpandasaspdimportnumpyasnp#把csv格式的数据集导入到DataFr
保护我方鲁班八号·2020-06-24 13:04

泰坦尼克号生死预测（决策树）

#-*-coding:utf-8-*-fromsklearn.naive_bayesimportMultinomialNBfromsklearn.datasetsimportfetch_20newsgroupsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidf
ITBOY_ITBOX·2020-06-24 11:28

比伯赛琳娜街头狂飙自行车，兜兜转转还是回到了原点！

之后比伯包下洛杉矶整个斯台普尔斯中心，只为与赛琳娜共进晚餐，并放映她最钟爱的爱情大片《泰坦尼克号》。二人还一起到夏威夷度假，高调秀恩爱。但是随着比伯越来越叛逆，二人之间的问题也在加剧。
八卦CJ社长·2020-06-24 07:49

泰坦尼克号生存预测

本次笔记主要记录了一个机器学习的入门实战，泰坦尼克号生存预测。主要涉及的知识点有，python的pandas包，机器学习包sklearn。
小陈学数据·2020-06-24 06:07

kaggle——泰坦尼克号生死预测

把很久以前做的泰坦尼克号的代码贴出来。
lingan_Hong·2020-06-24 05:48

机器学习 （八）kaggle竞赛之泰坦尼克号项目实战-1

套路我们要做的是泰坦尼克号，通过分析人员的各种属性数据，研究其获救率的课题，其实在做任何事情的时候大概都有一定
李龙生·2020-06-24 05:33

用随机森林做泰坦尼克号数据集的分类的python实现

#_*_coding:utf-8_*_importnumpyasnpimportpandasaspdfrommatplotlibimportpyplotaspltfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.model_selectionimportGridSearchCVfromsklearn.model_selectio
letter1225·2020-06-24 03:14

决策树算法梳理（从原理到示例）

本文的主要内容如下：信息熵及信息增益的概念，以及决策树的节点分裂的原则；决策树的创建及剪枝算法；scikit-learn中决策树算法的相关参数；使用决策树预测泰坦尼克号幸存者示例；scikit-learn
JaquanC·2020-06-24 01:58

他跟蜘蛛侠是从小就认识?10件关于莱昂纳多你可能不知道的事!

据当年跟莱昂纳多一起拍摄《泰坦尼克号》的
老金博客·2020-06-23 22:01

大数据应用技术课程实践--选题与实践方案

一、选题与意义1.选题：Kaggle分析数据项目：泰坦尼克号：从灾难中学习2.理由和意义：一：因为第一题需要构建很多镜像和平台，很难预测是否会在安装中报错等等，而且hadoop太久没用过了。
D2012·2020-06-23 21:00

大数据应用技术课程实践--选题与实践方案

本人电脑硬件相对落后，对运行虚拟机以及处理大量数据方面并不友好，因此我选择第二项kaggle分析数据项目：泰坦尼克号的生存预测。二、实践方案简要说明理由。
Rick00·2020-06-23 20:00

大数据应用技术课程实践--选题与实践方案

一、选题与意义2.Kaggle分析数据项目选择Kaggle的泰坦尼克号生存预测。电脑环境配置不行，主要也还是不会。二、实践方案首先准备划分数据集，确定模型，训练模型，模型预测。
缪孝文·2020-06-23 20:00

大数据应用技术课程实践--选题与实践方案

答：题目：Kaggle分析数据项目-------泰坦尼克号生还预测二、实践方案简要说明理由。三、实践任务分解根据所选的题目，明确实验步骤，分解任务到每天。
、秋天·2020-06-23 19:00

大数据应用技术课程实践--选题与实践方案

答：选第二题的泰坦尼克号生存预测。选择这一题的原因是电脑配置不行，运行虚拟机很卡，也不能运行太大的数据，所以就选择了这个适中的项目。二、实践方案简要说明理由。
马淳丰·2020-06-23 19:00

大数据应用技术课程实践--选题与实践方案

一、选题与意义Kaggle分析数据项目泰坦尼克号生还预测使用机器学习来创建一个模型，该模型可以预测哪些乘客在泰坦尼克号沉船事故中幸存下来。二、实践方案泰坦尼克号的沉没是历史上最臭名昭著的海难之一。
xuyongqin·2020-06-23 19:00

大数据应用技术课程实践--选题与实践方案

大数据应用技术课程实践--选题与实践方案一、选题与意义2.Kaggle分析数据项目之泰坦尼克号从灾难中学习机器答：意义根据自身情况、电脑配置选择第二题更为方便些，也能进一步学习python知识二、实践方案实践方案
阳光猪·2020-06-23 17:00

破解虚幻的美好—爱情真的可以让人不顾一切吗

《泰坦尼克号》《泰坦尼
原野回声·2020-06-23 17:47

大数据应用技术课程实践--选题与实践方案

选题：Kaggle分析数据项目--泰坦尼克号-从灾难中学习机器https://www.kaggle.com/c/titanic理由：电脑配置缘故，进行hadoop平台应用太费时间，故选择第二题，由于期末其他大作业缘故
321木头人123·2020-06-23 17:00

大数据应用技术课程实践--选题与实践方案

一、选题与意义选题：Kaggle分析数据项目Kaggle分析数据项目--泰坦尼克号-从灾难中学习简要说明理由与意义。
162·2020-06-23 17:00

爱情里没有死别

《蓝色大海的传说》里面有一集是沈清和许俊宰去看电影《泰坦尼克号》.结局时，沈清哭到不能自己。许俊宰想到前世自己死后，世华(沈清的前世)亦死相随。害怕今世如果自己遭遇不测，沈清会做出傻事。
雨炼·2020-06-23 17:28

泰坦尼克号生存预测（三）-- 预测模型

持续更新中。。。7.预测模型首先将train分为训练集和测试集：#将目标变量和特征分开X_train=train.drop('Survived',axis=1)y_train=train['Survived']#将train分为训练集和测试集#用sklearn.model_selection里的train_test_splitimportsklearnfromsklearn.model_selec
huangxiaoyun1900·2020-06-23 16:35

大数据应用技术课程实践--选题与实践方案

选题：2.Kaggle分析数据项目泰坦尼克号生还预测Kaggle公司是由联合创始人兼首席执行官AnthonyGoldbloom2010年在墨尔本创立的，主要是为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛、托管数据库
何威1702·2020-06-23 16:00

大数据应用技术课程实践--选题与实践方案

在kaggle中泰坦尼克号灾难项目是新手入门的最好项目之一，我将通过这个入门项目熟悉数据的预处理和分析，模型类型的选取
两年半练习生·2020-06-23 15:00

kaggle简单框架总结

摘要：这道题是kaggle上面的练手题：https://www.kaggle.com/c/titanic-gettingStarted/题意：泰坦尼克号中一个经典的场面就是豪华游艇倒了，大家都惊恐逃生，
hhy518518·2020-06-23 14:28

Kaggle竞赛入门实战——机器学习预测房屋价格

这篇文章是介绍一个完整的机器学习小项目——预测房屋价格，它是Kaggle竞赛中入门级的题目，和我们比较熟悉的泰坦尼克号生存预测处于同一等级。
奶糖猫·2020-06-23 13:25

数据分析之KAGGLE-泰坦尼克号人员生存预测问题

分析目的完成对什么样的人可能生存的分析。分析步骤1、数据分析数据下载和加载数据集下载地址：https://www.kaggle.com/c/titanic/data数据说明特征描述survival生存pclass票类别sex性别Age年龄sibsp兄弟姐妹/配偶parch父母/孩子的数量ticket票号fare乘客票价cabin客舱号码embarked登船港口#导入相关数据包importnumpy
handsye·2020-06-23 12:11

数据分析实战之决策树（泰坦尼克号乘客生存预测）

本文利用已给特征属性和存活与否标签的训练集和只包含特征信息测试集数据，通过决策树模型来预测测试集数据乘客的生存情况数据集来源为https://github.com/cystanford/Titanic_Data，可下载数据查看其各字段信息生存预测的流程：1、数据探索：importnumpyasnpimportpandasaspdtrain_data=pd.read_csv(r'C:\Users\h
柚子哦·2020-06-23 12:15

使用决策树模型预测泰坦尼克号乘客的生还情况

模型介绍：在前面所使用的逻辑斯蒂回归和支持向量机模型，都在某种程度上要求被学习的数据特征和目标之间遵照线性假设。然而，在许多现实场景下，这种假设是不存在的。比如，如果要借由一个人的年龄来预测患流感的死亡率。如果采用线性模型假设，那么只有两种情况：年龄越大死亡率越高；或者年龄越小死亡率越高。然而，根据常识判断，青壮年因为更加健全的免疫系统，相较于儿童和老年人不容易因患流感死亡。因此，年龄与因流感而死
gulie8·2020-06-23 11:50

泰坦尼克号生存预测（python）

生存预测泰坦尼克号生存预测是kaggle上面对于初级机器学习者比较适合的用来练习的比赛，本人现在想学习一些特征工程之类相关的只是，所以就是看了一下kaggle上面的大佬展示出来的notebook，有些理解与你们共享
guang_mang·2020-06-23 11:58

回顾篇（二）——决策树预测Titanic幸存者

或者说数据的来源，是根据……就是泰坦尼克号沉船以后掉到了水里，他们各自的……有，有一些年龄啊，他们在上
刘开心_8a6c·2020-06-23 10:44

你能在泰坦尼克号上活下来吗？Kaggle的经典挑战

我了解了泰坦尼克号数据集。泰坦尼克号数据集包含泰坦尼克号上乘客的信息。我使用Python来可视化和理解更多关于数据集的信息。
磐创 AI·2020-06-23 07:40

5 电影作曲家James Horner简述（笔记整理）

他两次获得奥斯卡音乐奖（1997年因《泰坦尼克号》同获得奥斯卡最佳原创音乐奖和奥斯卡最佳原创歌曲奖）[1]，并且11次获得提名。
LynneGong·2020-06-23 06:09

永恒的爱和美

长达三个小时多的泰坦尼克号就这样结束了，而我深受感动，意尽为犹，脑海里全是电影里那一幕幕动人逼真的情节。电影是从一个迷人的老人回忆年轻时在泰坦尼克号船上的全部经历开始。而我无法忘怀的
一意孤行的星·2020-06-23 00:05

第十九章 洪水滔天

（第二届小说创作月1号参赛作品《苏飞的救赎》喜欢请投我一票哦→_→投票链接）苏飞被魏洛芙来了个熊抱，只感到胸前波涛汹涌，理智的泰坦尼克号轰然撞上冰山，向海底迅速下沉。
悬壶济世75·2020-06-22 21:50

scikit-learn机器学习常用算法原理及编程实战（五）

通过本章读者可以掌握以下内容：信息熵及信息增益的概念，以及决策树的分裂的原则；决策树的创建及剪枝算法；scikit-learn中决策树算法的相关参数；使用决策树预测泰坦尼克号幸存者实例；scikit-learn
az4599459·2020-06-22 15:32

今晚直播 | 泰坦尼克号经典案例分析

我是猴子数据分析社群会员王承顺，上周我和猴子发起了《知识众筹第9期：一个案例学会数据分析|开始分红报名》，有1086人参与提问。根据用户投票我选出了大家最关心的5个问题进行了回答。王承顺：首先需要说明的是你肯定不是小白，我们上了这么多年学肯定处理过不少数据了，都不是小白。你可能是指你刚开始接触一些数据处理的程序语言或者工具。至于如何利用数据分析创造价值以及怎样落实？解决办法也很简单：不会那就想办法
猴子数据分析·2020-06-22 14:17

他有伞，你却不为她撑伞 ？

我听出了你的原意，你是说泰坦尼克号吗？还是，你想说这次较量，我们就是那轮船，没有信心的在
村口的伍大爷·2020-06-22 12:22

Python数据分析实战（四）——决策树泰坦尼克号生还预测

决策树——泰坦尼克号生还预测importpandasaspdfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifier,export_graphvizfromsklearn.metricsimportclassification_reportimportgraphvizimportpydotplusdata
右耳朵耗子·2020-06-22 09:20
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