titanic 第11页

Kaggle ML for Titanic 技术代码Key points整理

sns.set_style('whitegrid')train_data.info()print("-"*40)test_data.info()train_data['Survived'].value_counts().plot.pie(autopct='%1.2f%%')train_data.Embarked[train_data.Embarked.isnull()]=train_data.Em

飞行的海螺·2020-07-28 00:31

kaggle竞赛入门：titanic数据预测学习（翻译）

原文地址：https://www.kaggle.com/startupsci/titanic-data-science-solutions/notebook我已经发布了一个新的Python库Speedml

helloworld_Fly·2020-07-27 23:05

Kaggle泰坦尼克号船难--逻辑回归预测生存率

Kaggle泰坦尼克号船难–逻辑回归预测生存率#一、题目https://www.kaggle.com/c/titanic二、题意分析train.csv中有891条泰坦尼克号乘客的数据，包括这些乘客的一些特征与获救情况

海天一树·2020-07-27 23:47

Python机器学习/数据挖掘项目实战泰坦尼克号Titanic生存预测 Kaggle入门比赛Titanic : Machine Learning from Disaster 随机森林分类器

Titanic:MachineLearningfromDisaster链接：GitHub源代码Question要求你建立一个预测模型来回答这个问题：“什么样的人更有可能生存？”

頔潇·2020-07-27 22:22

kaggle titanic 入门实例逻辑回归的使用 & 随机森林的使用

/csv/test.csv",dtype={"Age":np.float64},)defharmonize_data(titanic):#填充空数据和

guotong1988·2020-07-27 22:09

Kaggle-Titanic入门教程1

序言这篇文章翻译自TitanicDataScienceSolutions这篇文章带我们浏览了对于解决Kaggle这样的数据科学竞赛的典型工作流程。在Kaggle的Kernels里有很多优秀的notebook来学习实际的数据科学竞赛。然而多数将跳过一些对于答案的发展（产生）过程的解释，这些notebook是专家为专家提供的。(Howevermanywillskipsomeoftheexplanati

gemmax·2020-07-27 22:30

20151007kaggle Titanic心得.md

Titanic是kaggle上一个练手的比赛，kaggle平台提供一部分人的特征，以及是否遇难，目的是预测另一部分人是否遇难。目前抽工作之余，断断续续弄了点，成绩为0.79426。

ericxk·2020-07-27 22:40

kaggle数据挖掘竞赛初步--Titanic

Titanic是kaggle上的一道justforfun的题，没有奖金，但是数据整洁，拿来练手最好不过啦。这道题给的数据是泰坦尼克号上的乘客的信息，预测乘客是否幸存。

dichuqi8803·2020-07-27 21:35

kaggle入门项目：Titanic存亡预测（二）数据处理

原kaggle比赛地址：https://www.kaggle.com/c/titanic原kernel地址：ADataScienceFramework:ToAchieve99%Accuracy问题处理之前要知道的事

dch16373·2020-07-27 21:02

kaggle入门项目：Titanic存亡预测（三）数据可视化与统计分析

---恢复内容开始---原kaggle比赛地址：https://www.kaggle.com/c/titanic原kernel地址：ADataScienceFramework:ToAchieve99%AccuracyStep4

dch16373·2020-07-27 21:02

Kaggle入门 (Titanic TensorFlow Softmax)

Kaggle用简单一句话来概括是一个数据分析的竞赛平台，现在已经被Google收购了。作为机器学习、数据分析、数据挖掘方面的专业人员或爱好者，可以在上面学习到很多先进的方法和经验。本文介绍一下如何参与Kaggle平台，如何参加一个比赛，如何提交自己的算法并看到排行榜的排名情况。首先，注册一个自己的账号。注册过程中由于用到了Google的验证码服务，而这个服务国内是被墙的，所以请自行。接下来，我们选

我的微信公众号·2020-07-27 20:13

Pandas 常用指令汇总

/data/titanic.csv’)打开帮助菜单print(help(pd.read_csv))读取：df.head(6)#显示开头6行df.info()#.info返回当前的信息查找缺失值查看列表情况

一月只修改一次·2020-07-27 17:59

【Kaggle】竞赛入门：Titanic: Machine Learning from Disaster

而Titanic大概是Kaggle领域里的HelloWorld与MNIST，因此打算先从它开始。

Swocky·2020-07-27 17:47

Kaggle入门准备与上网指南

科学上网才能显示，验证框如下图所示（之前已经注册过了，就在网上找了张图片）：0x02加入比赛在这里可以看到比赛列表：https://www.kaggle.com/competitions比较好的入门比赛是《Titanic

李乾文·2020-07-27 16:23

kaggle竞赛：泰坦尼克幸存者预测

importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportosimportwarningswarnings.filterwarnings('ignore')%matplotlibinline导入数据titanic

一窗星乱银河静·2020-07-27 15:39

Kaggle-Titanic生存预测-数据分析-随机森林

Titanic生存预测-数据分析*数据分析学习之路*1.当我们拿到一个数据,首先要对数据进行观察,可以用Excel等工具,这里我使用的是jupyternotebook首先对数据进行观察,并进行简单的预处理我们发现表中

Graow·2020-07-27 15:39

Kaggle-Titanic一个完整的例子

Kaggle-Titanic一个完整的例子特征工程数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已挑选合适的特征，并构建一些新特征加入模型详细解释看参考文档[1]原有的特征PassengerId

Asun0204·2020-07-27 14:21

kaggle入门之Titanic实战（一）

对于新手，毫无疑问Titanic是一个非常好的入门级项目。数据集较小，特征数目也不多，处理起来不是太难。数据集见以下网址。

zxd131248·2020-07-27 14:47

kaggle入门之Titanic实战（二）

这是继《kaggle入门之Titanic实战（一）》的更新，主要加入了两点更新。

zxd131248·2020-07-27 14:47

kaggle入门级项目（Titanic）

前言从事数据科学方面工作的人应该都听说过kaggle比赛，当然对于机器学习方面感兴趣的学生小伙伴来说，kaggle也是一个可以实战的地方，从机器学习理论转向实战其实是个不小的挑战，但在应用时不需要每行代码都去自己敲打，python具有相对成熟的包和库，调用相应的函数设置参数即可实现相应的机器学习算法，同时matplotlib和seaborn库能够可视化数据，这些对于数据分析和建模都十分有用，该篇博

Jackybored·2020-07-27 12:50

Kaggle之泰坦尼克号

由于在分析数据时大量利用pandas以及matplotlib进行可视化，因此参考这里进行了简单的入门学习，代码放在了这里Titanic是kaggle上每个新手都要接触的第一个项目。

达达_·2020-07-27 11:59

用pandas划分数据集实现训练集和测试集

1、使用model_select子模块中的train_test_split函数进行划分数据：使用kaggle上Titanic数据集划分方法：随机划分#导入pandas模块，sklearn中model_select

·2020-07-20 11:27

机器学习：泰坦尼克号（最新可用代码中文注释）

导入训练集（共891条）importpandastitanic=pandas.read_csv("titanic_train.csv")titanic.h

兴兴之火107·2020-07-19 20:09

基于Python的数据预处理实战操作（缺失值的处理以及自定义函数）

基于泰坦尼克号乘客信息的数据预处理，首先读入titanic_train.csv文件，文件可以私信找我拿importnumpyasnpimportpandasaspdtitanic_survival=pd.read_csv

lynn_Dai·2020-07-16 03:24

如何预测Titanic生存率的流程

Destination-amid·2020-07-16 02:00

Titanic生存率预测

文章目录1.提出问题2.理解数据2.1采集数据2.2导入数据2.3查看数据集信息3.数据清洗3.1数据预处理3.2特征工程3.2.1数据分类3.2.2特征选择4.构建模型4.1建立训练数据集和测试数据集4.2选择机器学习算法4.3训练模型5.评估模型6.方案实施6.1预测结果6.2结论1.提出问题1912年4月15日，一艘号称“永不沉没”的泰坦尼克号邮轮，在首航期间便撞上冰山后沉没。船上一共222

heluuu·2020-07-15 23:59

Jupyter notebook教程系列（六）在Jupyter notebook上学习Pandas

1.1读取数据（GettingDataIn）CSV文件的读取#Titanic.csv是一个泰坦尼克号乘客信息数据集，用于做泰坦尼克生还预测。#有891行，12个属性列（pass

upDiff·2020-07-15 22:46

ML入门之Titanic幸存者预测

实验总结问题描述工具流程读取训练数据与测试数据数据可视化与简要分析数据处理训练数据测试数据处理与预测问题描述泰坦尼克号失事，有幸存的乘客，也有遇难的乘客，现有部分乘客的信息，年龄，性别，船票等，有些人比其他人更容易生存，例如婦女，儿童和上流社会。根据所给出的训练集，完成对哪些人可能存活的分析，在test.csv中给出了带测试的数据集，预测这些乘客是否可以幸存工具scikit-learn(由于此问题

__main__·2020-07-15 20:05

seaborn调用load_dataset函数时出现URLError

load_dataset函数时出现URLError:在使用seaborn调用load_detaset函数时一直出现错误#导入必需库importseabornassnsimportssl#导入绘图的数据集titanic

ZBR07·2020-07-15 19:28

Titanic生还预测分析

#coding:utf-8#本文预测泰坦尼克号生还率，鉴于前边学习了简单线性回归，逻辑回归，本案例对这两种方法进行运用importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#提纲思路：#第一步：导入数据，查看数据内容#第二步：数据清洗# 1.数据预处理# 2.数据特征提取#第三步：建立模型#第四步：模型评估#第五步：方案实施#

Sundy_L·2020-07-15 19:42

随机森林解决kaggle竞赛中Titanic问题

作为一个初学小白，十分清楚实践才能深入理解内容，所以看过大神们关于随机森林解决kaggle房价预测问题（House_Prices）的解答以后，照着完成了一个Titanic生还预测CompetitionDescription

Lingshu_M·2020-07-15 18:07

机器学习|Titanic预测生还分析

Day12017-09-11[耐心]我们都特别迫切自己一天[短期]锁获得的成长，而低估自己一年、两年[长期]所获得的成长。#导入Re模块（正则表达式模块）importre#导入numpy模块，numpy别称npimportnumpyasnp#导入pandas模块，pandas模块别称pdimportpandasaspd#导入random模块，别称rd，random模块用于生成随机数importra

Jonathan-DME·2020-07-15 17:01

python可视化进阶---seaborn1.7 分类数据可视化 - 统计图 barplot() / countplot() / pointplot()

importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnssns.set_context('paper')#加载数据titanic

一行数据·2020-07-15 15:15

如何成为一个优秀的数据科学家的投石之路

故事背景这是kaggle的Titanic入门例子教程，我前面也写过一篇，这次工作是进一步清晰和完善整个步骤。

杭爱山plus·2020-07-15 15:28

Kanggle入门程序-预测Titanic生存率

如何预测Titanic生存率的流程简介这是kaggle上入门推荐的测试例子，我将经历在著名的泰坦尼克号数据集上创建一个机器学习模型的全过程，这个模型已经被全世界的许多初学者所使用。

杭爱山plus·2020-07-15 15:28

seaborn详解--类型05

importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnssns.set(style="whitegrid",color_codes=True)np.random.seed(sum(map(ord,"categorical")))titanic

醉小义·2020-07-15 14:43

odps sql 窗口函数基础

本篇内容主要介绍比较常用的窗口函数，看完这篇文章，基本能够解决大部分查询问题本篇主要内容如下本篇采用的数据集是titanic的train.csv数据，截取前几行如下：字段含义passengerididsurvived0

数据会说话·2020-07-15 10:50

数据挖掘入门_泰坦尼克号存活预测之数据清洗(含数据)【一】

删除无法利用的列分属性清洗是否存活：Survived客舱等级：Pclass名字：Name性别：Sex年龄：Age家庭成员数：SibSp，Parch票价：Fare数据下载链接链接：https://www.kaggle.com/c/titanic

KingSon1996·2020-07-15 07:19

基于pandas进行数据预处理

参加kaggle数据挖掘比赛，就第一个赛题Titanic的数据，学习相关数据预处理以及模型建立，本博客关注基于pandas进行数据预处理过程。

bigbao_num·2020-07-15 01:43

Python Pandas数据处理入门（Kaggle Titanic竞赛数据）

Kaggle数据竞赛是学习ML的一种有效途径。对数据进行有效预处理是在做ML之前重要的一个步骤。本文翻译自KaggleTitanic入门级竞赛的教程之一：GettingStartedwithPandas:Kaggle'sTitanicCompetition通过使用编程语言，我们可以1）使用更加强大的的结构和方法，例如使用数组去存储和检索变量，2）编写可重复运行的脚本。然而，你可能会认为使用Exce

littlekideee·2020-07-15 00:48

这一刻体验Titanic

爬楼梯的感觉好有Titanic电影的感觉……去酒吧喝杯啤酒解解旅途的疲乏......bar各种饮料froster船外大西洋上风吹雨打，没有星光的大西洋波涛起伏。

shampoont·2020-07-14 19:55

使用python和pandas分析泰坦尼克号乘坐者数据

importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt-----------------------------------------------#读取train.csv中的数据并解析titanic

重装系统20块谢谢·2020-07-14 19:00

数据分析-pandas 基础（二）分析泰坦尼克号数据

titanic_train.csv网盘链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1hGc19QAGV6H-hDtOdz-GpQ提取码：sgu8image-20200618091812300

LuZer0·2020-07-14 06:54

TensorFlow学习Day3读取csv文件,动手写个logistic,softmax分类模型

上一篇讲到了logistic模型，今天用kaggle竞赛的数据集Titanic做一个小小的训练示范。

SummerStoneS·2020-07-14 06:30

Pandas处理泰坦尼克号数据

写在前面：本文中用到的数据集为titanic_train.csv，若有需要，在留言区留言即可获得。

Denver_Liao·2020-07-14 03:07

Python数据分析实战：大（zhuang）佬（bi）级别数据预处理方式

这次我们专门挑了一份烂大街的数据集Titanic（后台回复：Titanic即可获取），写了一点关于数据预处理部分，但是代码风格却是大（zhuang）佬

python爬虫人工智能大数据·2020-07-13 19:22

盘点 | Python自带的那些数据集

importseabornassnsdf=sns.load_dataset('titanic')d

机器学习算法那些事·2020-07-13 02:10

Titanic | 实战（三）

1.获取和加载数据importosimportpandasaspdTITANIC_PATH=os.path.join("datasets","titanic")defload_titanic_data(

Sany 何灿·2020-07-13 01:19

(python3)kaggle上matplotlib显示不了中文(title是框,坐标也是框)完全解决.md

title和坐标轴是框框框的问题3.1把它的代码放到kaggle上跑一下发现3.2最后把上面那句加上，最后实现：4.另外想说4.1.网上看到有一些教程使用4.2遗留问题0.问题的出现我今天在kaggle上跑titanic

大姚Vivian·2020-07-12 14:19

Kaggle 入门——titanic(SVM)

someofthisarticlegetsfrom官网优秀指导Theframeworkofmachinelearning：1、definetheproblem2、getthedata3、preparethedata4、performexploratoryanalysis5、choosetheappropriatemodel6、validatethedatamodel7、optimizethepar

D-Dempsey·2020-07-12 13:51

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