titanic

如何在 Titanic Kaggle Challenge 中获得0.8134分

我一直在玩Titanic数据集，我最近在公共排行榜上获得了0.8134的准确度分数。当我写这篇文章时，我在所有Kagglers中排名前4％。这篇文章将分享我的解决方案。
weixin_34417814·2020-07-12 10:34

TensorFlow实现预测Titanic

importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimporttensorflowastfimportnumpyasnpdata=pd.read_csv('F:\\Kaggle\\train.csv')#读取数据print(data.info())#查看数据概况#取部分特征字段用于分类，并将所有缺失的字段填充为0dat
程序员孙大圣·2020-07-12 00:26

1 行代码实现 Python 数据分析：图表美观清晰，还自带对比功能！

我们以Titanic数据集为例，输入一行代码：一个
GitHubDaily·2020-07-11 23:18

XGBoost及随机森林处理kaggle—Titanic数据实战

一、什么是XGBoostXGBoost是使用梯度提升框架GBDT实现的高效、灵活、可移植的机器学习库，是GBDT的一个C++实现。它将树的生成并行完成，从而提高学习速度。一般来说，XGBoost的速度和性能都要优于skearn.ensamble.GradientBoostingClassifier类。官网为https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/二、实战T
逆光mlz·2020-07-11 21:39

Tensorflow2.0学习（四） — Keras基础应用（泰坦尼克生存率预测)

一.Titanic3数据集的下载1.导入相关使用到的库。这里的urllib库的作用主要是用于下载数据，os库用于判断文件是否存在，sklearn的preprocessing用于对文本数据进行预处理。
Yohann、·2020-07-11 20:09

null 数据清洗

survival=pd.read_csv(r’C:\DATA\titanic.csv’)colname=food.columns.tolist()age=survival[‘age’]age_is_null
SamWang_333·2020-07-11 18:38

sns seaborn 画图 titanic iris dataset

%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnssns.set(color_codes=True)np.random.seed(sum(map(ord,‘regression’)))tips=sns.load_data
SamWang_333·2020-07-11 18:38

人和人，人和狗，人和？

Titanic《泰坦尼克号》-人与人1998年4月3号，泰坦尼克号在中国大陆上映。我6岁不到，你说我有多清晰的记忆，我不敢保证。但是模糊的片段就能够表达《泰坦尼克号》在中国的轰动。
Sunny小熊·2020-07-11 15:23

通过一个kaggle实例学习解决机器学习问题

之前写过一篇一个框架解决几乎所有机器学习问题但是没有具体的例子和代码，今天看到一个不错的kaggle上的codeExploratoryTutorial-Titanic来解析一下，源码可以直接点这个链接。
不会停的蜗牛·2020-07-11 11:57

pandas基本操作

'''pandas基本操作测试数据泰坦里克号'''importpandasaspdimportnumpyasnpp=pd.read_csv('titanic_train.csv')print(p.shape
Lw_Akeman·2020-07-10 22:50

学英语《每日一歌》之my heart will go on

作为电影Titanic（中文名《泰坦尼克号》）的主题曲和片尾曲，CelineDion的代表作，也是世界上最为人所熟知的歌曲之一。它在美国、英国、法国、比利时、
life is wonderful·2020-07-09 15:52

爱在毕业前夕

当你爱上一个会让你受伤的人，就如同深陷了泥沼，带着一丝焦灼矛盾的心境，有时想拼命地挣扎着出来，有时却希望自己可以象titanic的Jack和Rose一样爱的轰轰烈烈...2004.2.26Jack：hi
embeddedsoft·2020-07-09 15:36

Lesson 10 The loss of the Titanic “泰坦尼克“号的沉没

【Newwordsandexpressions】生词和短语◆Southamptonn.南安普敦（英国港市）◆colossaladj.庞大的◆watertightadj.不漏水的◆compartmentn.（轮船的）密封舱◆floodv.充满水◆floatv.漂浮，飘浮◆tragicadj.悲惨的◆linern.班船◆voyagen.航行◆icebergn.冰山◆lookoutn.瞭望员◆colli
Gerry-Zhang·2020-07-09 13:24

数据挖掘建模需要什么样的数据？多大量？

例如预测titanic幸存者数据见下图，就是一个结构化数据，数据的每一行表示一个乘
raqsoft·2020-07-09 10:12

Python数据分析kaggle-Titanic+天池-工业蒸汽量预测建模算法

简单写写比赛的数据分析项目思路一使用逻辑回归/随机森林等对kaggle比赛项目"给出泰坦尼克号上的乘客的信息,预测乘客是否幸存"进行简单的数据分析过程,使用的工具是JupyterNotebook项目提供了两份数据,分别是titanic_train.csv
天启生·2020-07-08 22:42

建模之泰坦尼克生存预测

如需转载，请联系我#https://www.kaggle.com/c/titanic#本次建模的模型的最高准确率0.9665，AUC为0.9666#1.导入数据集importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplttrain
北有鸣鹿·2020-07-08 00:08

从Kaggle上Titanic比赛引出的各类分类器模型基本方法（未完）

在Titanic生存预测的例子中，在模型融合之前运用到了多个基分类器模型，对特征进行了筛选。
forest小拳拳·2020-07-07 21:59

python之pandas基础知识以及练习题

####pandas数据分析与处理库importpandasaspddf=pd.read_csv(‘E:\pyhon\pandas\Pandas%E4%BB%A3%E7%A0%81\data\titanic.csv
奋豆儿小米粒·2020-07-07 20:06

EDA (II)

EDA（二）（四）特征分析与可视化特征分析（1）单变量分析分类变量(categoricaldata)countplot：sns.countplot(hue=“sex”,x=“survived”,data=titanic
brilliant・ω・ ~つと）·2020-07-06 21:07

Pandas数据探索与实践

内容1.Pandas下载与基本教程2.Pandas数据探索的基本流程3.用Pandas对Titanic数据进行初步探
成鹏9·2020-07-06 20:41

数据清洗——Pandas统计缺失值数量、查看数据信息、数据总体概述

这里我们使用titanic生存者数据，进行演示，数据如下：查看数据信息——titanic.info()titanic.info()int、float类型数据总体概述—
春风吹23·2020-07-06 19:46

TensorFlow学习笔记二Titanic题目实战

1.data.info()可以查看数据的基本status2.DataFrame.apply(func,axis=0,broadcast=False,raw=False,reduce=None,args=(),**kwds)参数：（1）func：应用于每个列/行的函数（2）axis:{0or‘index’,1or‘columns’},默认是0。0or‘index’:将func应用与每列1or‘col
zhuzuwei·2020-07-06 13:03

Kaggle入门项目——Titanic（泰坦尼克之灾）

#数据分析importnumpyasnp#科学计算frompandasimportSeries,DataFramedata_train=pd.read_csv("/Users/Hanxiaoyang/Titanic_data
zhuoyue65·2020-07-06 13:14

机器学习实例（五）泰坦尼克号数据集

数据描述#导入pandas用于数据分析importpandasaspd#利用pandas的read_csv模块直接从互联网收集泰坦尼克号乘客数据titanic=pd.read_csv('http://biostat.mc.vanderbilt.edu
薛定谔的图灵机_·2020-07-06 05:27

[Bingo教你说美语]中美口语发声习惯的区别

相信这种体会几乎每个英语学习者都有，尤其是每次看完美国大片，如《Titanic
weixin_30408675·2020-07-05 20:08

Titanic灾难存活预测

kaggle上的Titanic之前已经提过，不再赘述。这次主要是对函数的熟悉和可视化的基础练习。
张伟松·2020-07-05 19:12

决策树相关算法——XGBoost原理分析及实例实现(三)

1前言本篇博客作为前两篇XGBoost的原理与分析的续作三，主要记录的是使用XGBoost对kaggle中的初级赛题Titanic:MachineLearningfromDisaster进行预测的实例，
小简铺子·2020-07-05 18:42

Pandas数据探索与实践

内容Pandas下载与基本教程Pandas数据探索的基本流程用Pandas对Titanic
成鹏·2020-07-05 18:55

小呆学数据分析——Titanic disaster生存率预测

文章目录0.问题：SurvivedfromTitanicDisaster1.分析问题1.1影响因素分析1.1.1性别、舱等级1.1.2年龄1.1.3家庭成员1.1.4票价1.1.5舱号1.1.6登船地1.2特征工程1.2.1缺失值补充1.2.2数据标准化1.2.3One-Hot编码1.3特征向量2.训练模型2.1划分训练集和验证集2.2多种机器学习方法结果3.预测0.问题：Survivedfrom
努力的骆驼·2020-07-05 17:09

1行代码实现Python数据分析：图表美观清晰，自带对比功能丨开源

我们以Titanic数据集为例，输入一行代码：一个1080p的清晰网页界面就出现在了眼前。
QbitAl·2020-07-05 12:46

Titanic：Machine Learning from Disaster 人工智能，大数据分析常用入门kaggle项目

索引0.了解Kaggle：1．观察大局：2.获得数据：3.从数据探索和可视化中获得洞见：4.机器学习算法的数据准备：5.选择和训练模型：6.微调模型：0.了解Kaggle：Kaggle成立于2010年，是一个进行数据发掘和预测竞赛的在线平台。从公司的角度来讲，可以提供一些数据，进而提出一个实际需要解决的问题；从参赛者的角度来讲，他们将组队参与项目，针对其中一个问题提出解决方案，最终由公司选出的最佳
南七技校·2020-07-05 06:26

常用的库，用作记录

TextView水波纹动画https://github.com/Ro...el/Titanic开始界面滚动条https://github.com/da...rogressBar好看的菜单https://
Luyifei666·2020-07-05 03:44

Python Matplotlib在一个画布上画多个饼图

绘图目的：对泰坦尼克号上的男女生存率绘制饼图，以直观展现男女不同的生存率数据源下载链接：https://www.kaggle.com/c/titanic/data经过处理后的数据如下图：importpandasaspdimportnumpyasnpfrompandasimportSeries
p1306252·2020-07-05 01:56

Python-Pandas(3)数据预处理

importpandasaspdimportnumpyasnptitanic_survival=pd.read_csv("titanic_train.csv")titanic_survival.head
KongX_B·2020-07-04 20:48

pands.read_csv读取中文路径方法

pandas字符编码-*-coding:utf-8-*-字符编码在用pandas.read_csv读取中文路径下的titanics_train.csv会报错，例如F:\学习\titanic_train.csv
jonhey·2020-07-04 20:38

泰坦尼克（Titanic）的数据分析(特征工程部分）

泰坦尼克数据集是一个好的可选数据集对于kaggle的新手，而且很多获胜的kaggle竞赛的团队都对这个数据集有很好的分析.importnumpyasnpimportpandasaspdimportreimportsklearntrain_=pd.read_csv('train.csv')#test_=pd.read_csv('test.csv')print(train_.head())Passen
苟雨·2020-07-04 19:44

kaggle入门泰坦尼克之灾内容总结

[泰坦尼克之灾](https://www.kaggle.com/c/titanic)：求生问题预测，是一个二分类问题，判断每名乘客的存活情况，读了寒小阳大牛的博客，现做以下整理。
gufeng_1992·2020-07-04 16:07

Kaggle - Titanic 生存预测

第一次参加Kaggle，以Titanic来入个门。本次竞赛的目的是根据Titanic的人员信息来预测最终的生存情况。采用Python3来完成本次竞赛。
chenhui229·2020-07-04 13:41

sklearn 决策树实例——泰坦尼克号生存率预测

题目地址：Titanic:MachineLearningfromDisaster相关的测试集和训练集我在excel进行了稍微的调整，链接：提取码:mdwi分数不高，但是用的都是最基本的知识fromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierimportpandasaspdimportwarningsfromsklearnimporttree
JavaNewbie__·2020-07-04 11:44

【kaggle】 泰坦尼克之灾（一）[0.779]

kaggle上的一个经典入门比赛：https://www.kaggle.com/c/titanic/overview工具：kagglekernel数据处理先导包：importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt
Nicht_Sehen·2020-07-04 07:08

kaggle入门-泰坦尼克之灾

这次我将用kaggle的入门赛：Titanic:Machi
偶是等一下·2020-07-04 03:00

基于机器学习的泰坦尼克号预测

模型融合及测试2）依据筛选的特征构建新的训练集和测试集3）模型融合Final.生成预测结果#In[70]:importnumpyasnp##保存当前所有环境变量importdillfilename='Titanic.pkl'dill.dump_session
KunLDB·2020-07-02 14:38

python统计分析-卡方分析和方差分析

分析船舱等级与存活是否存在关系：titanic.csv数据下载importpandasaspdfromscipyimportstatstitanic=pd.read_csv('
梁先森-python数据分析师进阶之路·2020-07-02 10:12

深度学习|泰坦尼克号生还数据处理

importnumpyasnpimportpandasaspddata=pd.read_csv('titanic.csv')data.head()我们使用的字段有下面几个：Su
罗罗攀·2020-07-02 10:56

13个Pandas奇技淫巧

1.计算变量缺失率df=pd.read_csv('titanic_train.csv')defmissing_cal(df):"""df:数据集return：每个变量的缺失率"""missing_series
Sim1480·2020-07-02 10:49

错误及解决办法：trackback (most recent call last) File “XXX文件路径” ，line 1, in import pandas as pd

/Datasets/titanic/train.csv')test=pd.read_csv('../Datasets/titanic/test.csv')p
Lecol_leng·2020-07-02 05:14

Python 决策树 泰坦尼克号乘客是否生还决策模型

与网上的其他内容均一样importpandasaspdtitanic=pd.read_csv('http://biostat.mc.vanderbilt.edu/wiki/pub/Main/DataSets/titanic.txt
红金龙-时光·2020-07-02 02:46

Titanic baseline

新手往往将Titanic作为Kaggle入门，关于题目的详情可以去Kaggle查看，题目的基本意思的是根据一些乘客信息判断是否能存活。
请不要问我是谁·2020-07-02 00:15

kaggle入门项目：Titanic存亡预测（四）模型拟合

原kaggle比赛地址：https://www.kaggle.com/c/titanic原kernel地址：ADataScienceFramework:ToAchieve99%AccuracyStep5
dch16373·2020-07-01 22:49

Kaggle项目实战一：Titanic: Machine Learning from Disaster

项目地址https://www.kaggle.com/c/titanic项目介绍：除了乘客的编号以外，还包括下表中10个字段，构成了数据的所有特征VariableDefinitionKeysurvival
adhcsqz153654445·2020-07-01 16:02
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