经典又兼具备趣味性的案例泰坦尼克号问题源码。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，很多分类算法都可以解决。

泰坦尼克号2201人员的csv数据集。 主要特征有：PassengerId、Pclass、Name 、Sex、Age 、SibSp、 Parch、Ticket 、Fare 、Cabin 、Embarked

kaggle经典泰坦尼克数据集，入门机器学习

签到位置数据集，癌症预测数据集，泰坦尼克数据集。

泰坦尼克数据集3个csv文件： 1. train.csv， 2. test.csv， 3. gender_submission.csv

Abstract The titanic dataset gives the values of four categorical attributes for each of the 2201 people on board the Titanic when it struck an iceberg and sank. The attributes are social class (first class, second class, third class, crewmember), age (adult or child), sex, and whether or not the person survived. Data Description Origin: natural Usage: assessment Number of attributes: 4 Number of cases: 2,201 Number of prototasks: 1 Number of methods run on this dataset: 3 Contributed by: Radford Neal