titanic

[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
qian99·2020-06-24 21:46

回归方法（三）logistic regression（数据集Titanic）

1logistic分布：设X是连续随机变量，X服从logistic分布是指X具有以下分布函数和密度函数：分布函数F(x)属于逻辑斯蒂函数，图形是一条S曲线，该曲线以点（，1/2）为中心对称，曲线在中心点附近增长速度较快，在两端增长速度较慢，形状参数的值越小，曲线在中心附近增长越快。二项逻辑斯蒂回归模型是一种分类模型，由条件概率分布P(Y\X)表示，形式为参数化的逻辑斯蒂分布，这里随机变量x取值为实
WandaWang0822·2020-06-24 17:26

pandas简单操作（二）

usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-#@Time:2018/8/1010:09#@Author:limingyu#@Site:#@File:Test_pandas_titanic_train.py
明宇李·2020-06-24 15:10

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。
保护我方鲁班八号·2020-06-24 13:04

Kaggle入门数据集Titanic代码记录

初入Kaggle坑，拿到Titanic数据集时可以说是毫无头绪，“数据集中的冗余特征怎么通过代码去除？”“缺失值怎么补足？”“特征工程需要做哪些工作？”这些问题让我不知从何下口。
leobobsix·2020-06-24 06:44

python 分组统计图（以Titanic数据集为例）

#导入所需的包importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinline#读取Titanic数据data=pd.read_csv
lishangyin88·2020-06-24 06:59

kaggle——泰坦尼克号生死预测

CreatedonFriMar3014:23:122017@author:Yichengfan"""importpandasaspdtrain=pd.read_csv(r"F:\TS\03_other_parts\Titanic
lingan_Hong·2020-06-24 05:48

【斩笔-立秋】Titanic

Titanic，“梦之船”……影片的开场，气势恢宏的巨型油轮，波澜壮阔的大海，欢乐又兴奋的人群……如果不是一开始就知道那注定悲伤的结局，我想我一定也会心驰神往的吧。
婷渝Tiffany·2020-06-23 21:04

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

Kaggle分析数据项目：kaggle泰坦尼克之灾https://www.kaggle.com/c/titanic首先是自己电脑配置的硬件问题，再之后是因为对这个比较感兴趣，而且这个项目可以参赛获奖，我可以先从这个比较简单的项目入手
当地一个比较帅的人·2020-06-23 17:00

python 决策树

importpandasaspd读入数据，使用pandas中的函数pd.read_csv#路径中含中文时加入‘engine='python'’df=pd.read_csv(r'C:\Users\***\Desktop\Titanic.csv
hyhpyx·2020-06-23 17:04

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

数据分析之KAGGLE-泰坦尼克号人员生存预测问题

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
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
柚子哦·2020-06-23 12:15

回顾篇（二）——决策树预测Titanic幸存者

822第一次知识分享时间：2017-05-0719:30～22:00地点：822实验室参加人数：8人主持人：刘开心收获：解决机器学习问题的流程；后续学习点汇总；边讲述边总结的技能内容决策树预测泰坦尼克生存者主讲人：刘开心活动流程主持流程项目简介我简单说一下这个项目，它会有这个训练集，是叫训练集吗？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

kaggle数据挖掘竞赛初步--Titanic

完整代码：https://github.com/cindycindyhi/kaggle-Titanic特征工程系列：Titanic系列之原始数据分析和数据处理Titanic系列之数据变换Titanic系列之派生属性
dichuqi8803·2020-06-23 04:54

Titanic数据分析和建模

TITANICDATAPREDICTATIONok,这是我自己做的titanic建模，主要过程是：探索数据：看下数据维度，数据简单统计数据类型（数值型，对象型）、是否有空值，多少空值用matplotlib
任海亮·2020-06-22 20:23

数据分析处理库Pandas-常用函数

导入pandas库和numpy库importpandasaspdimportnumpyasnp我们以一个csv文件来展示pandas是如何来进行数据预处理的：titanic_train.csv读入文件titanic_train.csvtitanic_survival
白水baishui·2020-06-22 16:45

《深度学习原理与TensorFlow实践》学习笔记（二）

TensorFlow基础使用环境准备TensorFlow安装常用Python库介绍实例解析Kaggle平台及Titanic题目介绍代码解析TensorBoard可视化传统机器学习的优化技巧数据可视化特征工程经典机器学习算法模型
UCAS-WQ·2020-06-22 15:12

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。
Alice熹爱学习·2020-06-22 13:28

Kaggle竞赛开源项目汇总

、VR技术学习与交流平台）整理1、KaggleTitanic⭐659一个Kaggle竞赛的案例，演示基本的数据转换、分析和可视化技术https://github.com/agconti/kaggle-titanic2
albertleebob·2020-06-22 13:59

Python数据分析实战（四）——决策树泰坦尼克号生还预测

/data/titanic_d
右耳朵耗子·2020-06-22 09:20

13个Pandas实用技巧，有点香 ！

文章很短，不用收藏就能Get~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
数据不吹牛·2020-06-22 05:23

泰坦尼克号生存预测

kaggle泰坦尼克号生存预测——六种算法模型实现与比较Kaggle初体验-机器学习之泰坦尼克号乘客生存预测(上)猴子数据分析之泰坦尼克号生存率预测数据集：https://www.kaggle.com/c/titanic
布丁奶盖·2020-06-22 04:52

决策树sklearn实现泰坦尼克号幸存者的预测 及决策树优缺点、参数、属性、接口总结

数据集来自https://www.kaggle.com/c/titanic，数据集包含两个csv格式文件，data为我们接下来要使用的数据，test为kaggle提供的测试集。
R戎·2020-06-22 04:13

决策树分析

>data(Titanic)>str(Titanic)>Titanic[,1,2,]\\表示第2个变量显示时为第1水平，第3个变量显示时为第2水平然后绘制马赛克图，将交叉统计结果可视化。
雪喵Zmo·2020-06-22 00:46

TensorFlow 上手实战，就看这篇！

所谓结构化是指具有表结构，这篇文章演示如何使用TensorFlow求解此类问题，文章背景：titanic数据集的目标是根据乘客信息预测他们在Titanic号撞击冰山沉没后能否生存。
算法channel·2020-06-21 14:43

TensorFlow的建模流程-结构化数据建模流程范例

目录一，准备数据二，定义模型二，定义模型三，训练模型四，评估模型五，使用模型六，保存模型1，Keras方式保存2，TensorFlow原生方式保存一，准备数据titanic数据集的目标是根据乘客信息预测他们在
update7·2020-06-21 09:39

Kaggle--泰坦尼克号失踪者生死情况预测源码（附Titanic数据集）

importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportnumpyasnptitanic=pd.read_csv('train.csv')#print(titanic.head
sir_chai·2020-06-21 07:38

Kaggle入门之泰坦尼克号生还预测

Kaggle入门之泰坦尼克号生还预测Kaggle网址：https://www.kaggle.com/数据集下载地址：https://github.com/Hujiang213/Kaggle-Titanic
qq_42930420·2020-06-21 06:36

关于titanic数据集（一）

引言训练玩手写数据集之后，开始联系泰坦尼克号的数据集的训练，mnist应为是关于图像识别，虽然只有一通道，但是也是需要用到cnn的，而titanic因为是对存活的预测，所以是一个二分类问题一个简单的逻辑回归问题
jianjun_fei·2020-06-21 02:20

Titanic

一千个读者，就有一千个哈姆雷特。一个读者，还包括不同时期的个体。泰坦尼克号这部盛名已久的作品，一直没能完完整整的去看完它。今晚蹭着夜色还行的值班空闲时间段，打开了这装有明珠的时光宝盒，去回味那片中感人至极的爱情故事。杰克和肉丝，无疑是人们心中的一对爱情模范。为什么人们如此歌颂，我想大概是超越了生死，生死相随，rose在有机会可求生的状态下，依旧选择要与jack同生共死。Jack被镣铐锁在房间时，看
陈晓小是只猫·2020-06-12 09:19

决策树与随机森林实例

不过博主以为，模型最后的寻找重要因子才是最有意思的部分～拿到数据集的第一步，清洗数据：importpandasaspdimportnumpyasnptitanic=pd.read_csv(r'/Users/titanic_train
wx5d72071a58c07·2020-04-18 13:27

使用 RapidMiner 参加 Kaggle Titanic 竞赛

要准备DataMining这门课的期中考发表，本来决定用Python代码来解决Titanic的预测，然后做一个report发表。后来在同学的提醒下，为什么不用RapidMiner来解决这个问题呢。
caoqi95·2020-04-13 08:19

XGboost 基线模型及部分参数优化

此处仍针对titanic：importnumpyasnpimportpandasaspdfromxgboostimportXGBClassifierfromsklearn.cross_validationimportKFoldfromsklearn.g
废柴社·2020-04-11 14:00

Kaggle-titanic数据分析报告

2、数据获取Kaggle上titanic的数据集中的训练集train.csv3、数据清洗(1)缺失值处理数据清理上，我用的是python，对整个数据的描述性分析：最开始的数据的描述由图可知，有三个变量有缺失值
gyu357nwh91·2020-04-10 01:09

数学建模中离散变量的处理——笔记二

原文地址https://www.kaggle.com/mjbahmani/a-comprehensive-ml-workflow-with-python/notebook原文主要内容是利用Titanic
牧羊的男孩儿·2020-04-09 14:42

Kaggle：泰坦尼克之灾 （一）

刚刚开始接触Kaggle，根据官网的推荐先拿titanic竞赛练练手，先撸一个baseline出来再慢慢优化。
KaelChen·2020-04-08 23:27

The loss of the Titanic

课文表达拓展1、colossal庞大的Thesingerearnsacolossalamountofmoney.同样表示庞大，巨大flashy，stonking，bulky2、watertight防水的watertightcontainer天衣无缝的awatertightplan3、lookout观察处，瞭望员besb'slookout是某人自己的责任（一般说谁做了“蠢事”时）It'shisloo
claresun·2020-04-08 16:31

【tensorflow2.0】处理结构化数据-titanic生存预测

/data/titanic/train.csv')dftest_raw=pd.read_csv('.
西西嘛呦·2020-04-05 17:00

26 kaggle titanic生存预测总结

1导入数据并查看数据1.1数据集的拼接数据导入后通过append拼接训练集和测试集，便于特征提取时同时处理训练集和测试集full=train.append(test,sort=False,ignore_index=True)设置参数sort=False保证拼接后数据列为原始顺序，如果不设置则列按照字母排序。设置ingore_index=True表示重生成index，避免index重复full2=p
张杰Phantom·2020-04-05 11:18

再过20年，它都是影史最传奇存在

估计你已经猜到，Sir说的就是1997年上映，1998年引进中国，引发观影狂潮的——泰坦尼克号Titanic在电影市场萧条、盗
Sir电影·2020-04-04 22:49

android ——

eventbusTextView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
未聞椛洺·2020-04-03 23:02

泰坦尼克生还者预测总结

这篇总结是在做完Kaggle上的竞赛题Titanic:MachineLearningfromDisaster之后写的一点关于python使用以及数据分析方面的总结。
hcq20160303·2020-04-02 19:04

决策树、随机森林

分析数据集信息先读入数据集，看看有哪些特征：importpandasaspdtitanic=pd.read_csv("titanic.csv")#分析数据集信息print("*"*30+"info"+"
囧书·2020-04-02 02:59

Hello,TITANIC

这是一张船票猜猜看，船票上的我是哪个等级的乘客，生还了没有我是乘客信息第一次听到TITANIC，是在收音机听到这名字，那时候城市之声广播电台会把它和《功夫之王》一起碎碎念出来，忘了哪一个广场，跑来这里，
Payababy怪·2020-04-01 16:18

常见的数据清洗

以kaggle竞赛的入门Titanic数据集为例：一、处理空值1、打印空值数目：print("Trainingcolumnswithnullvalues:\n",training.isnull().sum
sniche·2020-04-01 15:51

kaggle入门——泰坦尼克之灾

这次我将用kaggle的入门赛：Titanic:MachineLearningfro
ghost222·2020-03-31 11:00

聊片儿 | Titanic：不负相思不负君

或许，这就是今天我写下这篇文章的原因，为什么我又会重温Titanic。关于Tit
金刚女王·2020-03-30 15:54

Kaggle_01_Titanic

1.数据处理简单分为三种：缺失数据处理、新特征生成和数据归一化1.1缺失数据处理：(1)直接丢掉-原数据量较大，缺失数据量较小，丢掉几条数据一般无妨(2)用平均数-用其他特征基本与本条差不多的数据的平均数，适合连续数据(3)用中位数-用其他数据的中位数，适合连续数据(4)用众数-用其他数据的众数，适合离散分类型数据(5)模型预测-当该数据对最终结果的预测印象比较大的时候，需要更加准确的数据。(6)
kelseyh·2020-03-27 10:43
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