titanic

kaggle-Titanic生存分析

数据来源：来自kaggle的数据集Titanic：Titanic:MachineLearningfromDisaster包含两个数据集train.csv和test.csv。
不是达芬奇也不是达尔文·2021-04-14 08:25

R|可视化|决策树

：rpart.plot()rattle::fancyRpartPlot()方法一：rpart.plot()示例数据：ptitanic(rpart.plot)ptitanic:不包含乘客姓名和其他细节的Titanic
高大石头·2021-04-13 18:38

kaggle新手题--Titanic

文章目录Titanic-MachineLearningfromDisasterDescription:Evaluation:DataariableNotes运行环境EDA数据概览数据分布缺失值处理类别型特征转换相关性分析数据处理方案数据标准化模型构建测试集预测改进完整代码
东流-beyond the label·2021-04-08 20:21

Python 机器学习 唐宇迪泰坦尼克号【最新代码】

importpandas#ipythonnotebooktitanic=pandas.read_csv("titanic_train.csv")titanic.head(5)titanic["Age"]
菜鸟小胡·2021-02-13 10:09

冬令营第二天（1.19）

问题G：TheCircumferenceoftheCircle问题H：Titanic问题A：MayaCalendar题目链接：poj1008题
W⁡angduoyu·2021-01-24 23:20

生存情况信息统计分析

数据来源：https://www.kaggle.com/c/titanic/data#coding=utf-8importnumpyasnpimportpandasaspd#中文的话这样打开，不会出现Initializingfromfilefailed
playwrighter·2021-01-11 13:50

Ray Tune模型调参：以一个简单的二分类模型为例

以Titanic乘客生存预测任务为例，进一步熟悉RayTune调参工具。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。
烟雨风渡·2021-01-07 11:30

Keras(十八)预定义estimator使用、交叉特征实战

本文将介绍：预定义estimator.LinearClassifier模型预定义estimator.DNNClassifier模型交叉特征实战一，加载Titanic数据集1，下载Titanic数据集,使用
TFATS·2020-12-25 18:02

python demo是什么意思啊_python 数据挖掘 demo1

aliyun_data_analysis_demo1.ipynb111.7K·百度网盘aliyun_data_analysis_demo11.ipynb404.6K·百度网盘titanic_data.csv60.3K
weixin_39681161·2020-12-11 13:28

python数据对比图_1行代码实现Python数据可视化图表美观清晰，自带对比功能

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。不仅根据性别、年龄等不同栏目纵向分析数据，每
weixin_39945523·2020-12-09 13:55

R语言广义线性模型GLM、多项式回归和广义可加模型GAM预测泰坦尼克号幸存者

str(titanic)数据变量为：Survived：乘客存活指标（如果存活则为1）Pclass：旅客舱位等级Sex：乘客性别Age：乘客年龄SibSp：兄弟姐妹/配偶人数Parch：父母/子女人数Embarked
拓端研究室·2020-12-08 12:21

泰坦尼克号数据集_Kaggle | 泰坦尼克号幸存分析（字段介绍）

1数据理解1.1数据集本次使用的数据集来自Kaggle，Titanic：MachineLearningfromDisaster。泰坦尼克是一个很不错的新手入坑和上手的数据集，数据集包含
weixin_39948210·2020-12-05 11:04

R语言逻辑回归分析连续变量和分类变量之间的“相关性“

我们考虑泰坦尼克号数据集，titanic=titanic[!
拓端研究室·2020-12-04 11:47

kaggle--titanic(3)

之前已经对元数据集做了初步处理，确定了我们要保留、要舍弃和创造的相应feature，现在可以进行建模了。机器学习的模型有很多种，所以我们要根据任务类型来判断使用哪种模型比较合理。之前看到过，在kaggle的竞赛上，一般排名比较靠前的都会使用集成方法。我们这个问题的目标是判断每个乘客是否幸存，是一个分类问题，且是一个有监督问题。先处理一下训练集和测试集。X_train=train_data.drop
Big-pomelo·2020-11-29 21:54

kaggle--titanic(2)数据可视化

（1）中已经写了对源数据集进行初步的分析，确定某些特征的取舍。现在使用数据可视化来进行深入分析以便验证之前的猜测。首先使用条形图来显示年龄和Survived之间的关系。需要注意的是，源数据集中age有许多的空值，因此在绘图之前我们需要把这些空值进行处理。因为age的控制不算太多，因此可以删除空值行，但是也可以补全空值。这里采用的是使用上一的非空值来补全这一行的空值。代码如下：train_data.
Big-pomelo·2020-11-28 16:48

Kaggle--titanic(1)数据分析

第一个项目是titanic。项目目标是根据给定的数据集判断哪些人更有可能存活。由于是第一个项目，对于要看什么，要做什么是七窍通六窍--一窍不通（哈哈哈烂梗），所以先看一个写的很细致的notebook。
Big-pomelo·2020-11-27 21:29

泰坦尼克号数据_数据挖掘经典实例——泰坦尼克号幸存者预测

数据集来源：https://www.kaggle.com/c/titanic
weixin_39541189·2020-11-27 14:51

基于python机器学习对Titanic幸存者进行预测

发生在1912年的泰坦尼克事件，导致船上2224名游客死亡1502（我们的男主角也牺牲了），作为事后诸葛亮，我们掌握了船上乘客的一些个人信息和一部分乘客是否获救的信息。我们希望能通过探索这些数据，发现一些不为人知的秘密随便预测下另外一部分乘客是否能够获救。下面将用pandas进行数据预处理，用matplotlib进行画图，用sklearn进行模型的训练和预测前期准备：pipinstallpanda
noob_python·2020-11-03 10:17

果的ScalersTalk第四轮新概念朗读持续力训练Day 112 20190130

Day1122019-01-30]练习材料：L10(1)：ThelossofTitanic任务配置：L0+L1+L4知识笔记：（用时1h）L10(1)：ThelossofTitanicThegreatship,Titanic
omghjuicy·2020-10-10 15:14

HannahLin的ScalersTalk第四轮新概念朗读持续力训练Day 115 20190130

L10(1)：ThelossofTitanicThegreatship,Titanic,sailedforNewYorkfromSouthamptononApril10th，1912.Shewascarrying1
HannahLin·2020-10-10 06:16

wex的Scalers Talk第四轮新概念朗读持续力训练Day115 20190130

练习材料：L10(1)：ThelossofTitanicThegreatship,Titanic,sailedforNewYorkfromSouthamptononApril10th，1912.Shewascarrying1
秦苌·2020-10-09 23:34

Matplotlib&Seaborn绘图整理（基于Titanic数据集）【未完待续】

目录一、Titanic数据集下载二、Titanic数据集预处理1数据读取及查看2数据预处理三、基于Titanic数据集的Matplotlib&Seaborn绘图1分布图绘制1.1displot（单变量绘制
Mr_Napping·2020-09-17 03:40

Kaggle泰坦尼克生存预测之随机森林学习

这篇文章讲述的是Kaggle上一个赛题的解决方案——Titanic幸存预测.问题背景是我们大家都熟悉的【JackandRose】的故事，豪华游艇与冰山相撞，大家惊慌而逃，可是救生艇的数量有限，无法人人都有
凡人求索·2020-09-16 22:50

1-Pandas数据介绍--数据分析

Pandas数据分析importpandasaspddf=pd.read_csv('C:/JupyterWork/data/titanic.csv')dfPassengerIdSurvivedPclassNameSexAgeSibSpParchTicketFareCabinEmbarked0103Braund
Bruce小鬼·2020-09-16 12:00

泰坦尼克号生存分析

目录数据训练模型预测结语数据（数据来源）https://www.kaggle.com/c/titanic/overview（数据详情）fare票价sibsp泰坦尼克号的兄弟、配偶parch泰坦尼克号的父母
rolling_ball·2020-09-15 06:19

安卓水位上升下降文字

Android的Titanic这个图书馆是DEPRECATED的，因为我没有时间去修改它了。但是请随意浏览代码并将其复制到您的项目中，它仍然可以做到。泰坦尼克号是一个重现这个效果的Android实验。
这是一个秘密·2020-09-15 02:35

使用scikit-learn进行建模预测和评估操作_泰坦尼克号获救预测

泰坦尼克号获救预测#coding:utf-8#In[142]:importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#In[143]:#导入数据titanic
Douzi1024·2020-09-14 18:39

动手学数据分析-task2数据清洗及特征处理

/titanic/train.csv')2数据清洗及特征处理我们拿到的数据通常是不干净的，所谓的不干净，就是数据中有缺失值，有一些异常点等
佛系·2020-09-13 17:38

提高模型识别率——偏差、方差问题

依然凭直觉有以下几种方法：1、增加训练数据集2、挑选出更少的特征3、增加其他特征4、增加多项式x1*x25、减少或增加惩罚系数然而，事实上虽然花了大量时间完成上述工作，效果不一定好(以上一篇Titanic
sqiu_11·2020-09-13 14:49

Pandas基础学习入门级别

/titanic_train911.csv')#读取文件titan.head(5)#查看前5行PassengerIdSurvivedPclassNameSexAgeSibSpParchTicketFareCabinEmbarked0103Braund
刚上路DE小白·2020-09-12 18:26

开发配置规整功能

如果用Titanic数据的话，会推荐以下几个最近的数据集：self.kNDOut[9]:['openml_166905','openml_146578','openml_146602','openml_
数学工具构造器·2020-09-12 10:08

机器学习-决策树泰坦尼克船员获救

/usr/bin/envpython#coding:utf-8#In[3]:importpandas#ipythonnotebooktitanic=pandas.read_csv("titanic_train.csv
惠永康·2020-09-11 21:14

Python数据分析实战（3）Python实现数据可视化

matplotlib和pandas画图1.matplotlib简介和简单使用2.matplotlib常见作图类型3.使用pandas画图4.pandas中绘图与matplotlib结合使用三、订单数据分析展示四、Titanic
cutercorley·2020-09-11 12:57

python缺失值处理案例分析:泰坦尼克数据

首先，我们用info()语句操作，看到整份数据的大概情况：titanic_df.info()从这份数据我们可以发现，这里一共有891行数据，所以在中间那一列数据中看到的不是891个数据的，都是有缺失值的
weixin_34255793·2020-09-11 05:48

sas 做 titanic 未完待续

首先声明，纯属个人爱好，看网上都是R或者Python做的titanic预测，心血来潮想用sas做一下，个人比较倾向于sas，因为用的时间比较长相对熟练，欢迎大家一起研究指教，本人不是专业的，纯属娱乐，图个高兴
weixin_34087503·2020-09-10 19:12

用pandas处理缺失值补全及DictVectorizer特征转换

1.pands读取数据titanic=pd.read_csv('.
空字符（公众号：月来客栈）·2020-09-10 12:38

1行代码实现Python数据可视化图表美观清晰，自带对比功能

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。不仅根据性别、年龄等不同栏目纵向分析数据，每
爬遍天下无敌手·2020-09-01 15:37

Kaggle比赛（一）Titanic: Machine Learning from Disaster

泰坦尼克号幸存预测是本小白接触的第一个Kaggle入门比赛，主要参考了以下两篇教程：https://www.cnblogs.com/star-zhao/p/9801196.htmlhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/30538352本模型在Leaderboard上的最高得分为0.79904，排名前13%。由于这个比赛做得比较早了，当时很多分析的细节都忘了，而且由于是第一次做，
weixin_30763455·2020-08-26 15:14

机器学习实战（三）kaggle titanic随机森林

本文中的titanic是入门级的竞赛题目。题目大意是根据部分乘客的基本情况来预测其他乘客的生还情况。
CoolSummmer·2020-08-26 14:29

Kaggle心得（一）

Titanic1.不要痴迷于使用复杂的模型，有时候使用简单模型效果更佳。经过数据预处理和数据清洗之后，使用随机森林和逻辑回归两种模型。随机森林模型对象使用网格搜索进行十折验证进行调参。
野营者007·2020-08-26 13:43

机器学习-Kaggle竞赛-Titanic

1912.04.15泰坦尼克号沉没，成为人类历史上重大海难事件之一。……没有足够的救生船，以及部分船没有载满就离开了。导致了大量的游客遇难。根据幸存者的信息，试图寻找哪些人更容易逃生~~信息解读train.csvtest.csv首先下载2个数据文件。PassengerId//游客idSurvived//1幸存Pclass//123表示社会地位Name//姓名Sex//性别Age//年龄SibSp/
我非英雄·2020-08-26 11:27

瘦肉-ScalersTalk第四轮新概念朗读持续力训练Day51 20190130

[Day15872019-01-30]L10(1)：ThelossofTitanicThegreatship,Titanic,sailedforNewYorkfromSouthamptononApril10th
一颗瘦肉Cecilia·2020-08-25 17:50

LemonIce的ScalersTalk第四轮新概念朗读持续力训练Day115 20190130

L10(1)：ThelossofTitanicThegreatship,Titanic,sailedforNewYorkfromSouthamptononApril10th，1912.Shewascarrying1
LemonwithIce·2020-08-25 12:43

使用sklearn进行kaggle案例泰坦尼克Titanic船员获救预测(待整理）)

Titanic背景介绍：kaggle泰坦尼克CompetitionDescription发生在1912年的泰坦尼克事件，导致船上2224名游客阵亡1502，作为事后诸葛亮，我们掌握船上乘客的一些数据以及一部分乘客是否获救的信息
jiandanjinxin·2020-08-24 20:08

kaggle Titanic 数据可视化

参考文章https://zhuanlan.zhihu.com/p/27550334在20世纪初，由英国白星轮船公司耗资7500万英镑打造的当时世界上最大的豪华客轮“泰坦尼克”号，曾被称作为“永不沉没的船”和“梦幻之船”这艘豪轮在她的处女之航中，就因撞上冰山而在大西洋沉没。百年来，关于“泰坦尼克”号沉没的原因，一直是人们争论不休的话题。究竟什么样的人获救几率更大一些呢？这就是本次kaggle的主题，
xiaoling_000666·2020-08-24 18:19

sas 做 titanic 未完待续

首先声明，纯属个人爱好，看网上都是R或者Python做的titanic预测，心血来潮想用sas做一下，个人比较倾向于sas，因为用的时间比较长相对熟练，欢迎大家一起研究指教，本人不是专业的，纯属娱乐，图个高兴
Peace_Love·2020-08-24 15:06

小白的机器学习之路(1)---Kaggle竞赛：泰坦尼克之灾(Titanic Machine Learning from Disaster)

我是目录前言数据导入可视化分析PclassSexAgeSibSpParchFareCabinEmbarked特征提取TitleFamilySizeCompanionAgebandDeckEmbarked&Fare建模前言本文以kaggle竞赛中经典的入门案例–泰坦尼克之灾（TitanicMachineLearningfromDisaster）为例，直接上手实战。推荐一篇路易斯安那州立大学的作业报告
小郑同学爱学习·2020-08-24 05:06

titanic的几种模型尝试

titanic的几种模型尝试代码如下titanic是简单的入门比赛，因为数据集很小方便实验，所以这里用titanic实践了lr,gbdt,rf,voting,stacking,dnn的方法，不过最终还是没上
_吴天德·2020-08-24 04:30

Titanic Introduction to Ensembling or Stacking

TitanicIntroductiontoEnsemblingorStacking文档：TitanicIntroductiontoEnsemblingo...链接：http://note.youdao.com/noteshare?id=b9faf92632044f057a8c948789bbe69c&sub=60829C84153046DBB45DCBC7B764E1CAkaggle数据处理和清洗
bangtutu8593·2020-08-23 23:53

Titanic best working Classifier

文档：TitanicbestworkingClassifier.md链接：http://note.youdao.com/noteshare?id=6e2847e19cd533c02d3658eca63e4f06&sub=6D7F43835A564D59B27AF30BF2FB09F9PassengerId=>乘客IDPclass=>乘客等级(1/2/3等舱位)Name=>乘客姓名Sex=>性别Ag
bangtutu8593·2020-08-23 23:52
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