R语言泰坦尼克号随机森林案例数据分析报告(附代码数据)
2020-01-03 11:40:19 1.21MB 数据分析案例
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深度学习应用与开发,Google TensorFlow-Keras预测泰坦尼克号旅客生存(浙江大学城市学院 计算机与计算机科学学院)
2020-01-03 11:22:44 3.44MB 机器学习
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Kaggle数学竞赛泰坦尼克号生存预测的代码。方便没有梯子的同学。
2019-12-21 22:20:52 32KB Kaggle 泰坦尼克号
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就是那个大家都熟悉的『Jack and Rose』的故事,豪华游艇倒了,大家都惊恐逃生,可是救生艇的数量有限,无法人人都有,副船长发话了『lady and kid first!』,所以是否获救其实并非随机,而是基于一些背景有rank先后的。 训练和测试数据是一些乘客的个人信息以及存活状况,要尝试根据它生成合适的模型并预测其他人的存活状况。 对,这是一个二分类问题,是我们之前讨论的logistic regression所能处理的范畴。
2019-12-21 20:51:26 4.17MB 泰坦尼克号
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Kaggle平台泰坦尼克号数据集+源代码+注释
2019-12-21 20:51:15 40KB 数据集
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机器学习泰坦尼克号案例的完整数据集,包含训练集和测试集。
2019-12-21 20:07:02 26KB 泰坦尼克号 数据集
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data.zip里面包括gender_submission.csv、test.csv、train.csv。
2019-12-21 19:57:42 36KB kaggle 泰坦尼克号
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泰坦尼克号数据集,包含train和test数据集以及gender标签,泰坦尼克号数据集,包含train和test数据集以及gender标签,泰坦尼克号数据集,包含train和test数据集以及gender标签
2019-12-21 19:23:18 32KB 数据
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用随机森林实现泰坦尼克号数据集的分类预测,包含参数调试过程和分类结果评估,并绘制ROC曲线。
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