泰坦尼克号-从灾难中学习机器 R中的实际案例机器学习项目

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机器学习项目实战：基于随机森林进行心脏病分类的数据集

机器学习实例不多，泰坦尼克号获救测试是一个比较好的，可是苦于没有训练数据，最近出去下载下来了，与诸君分享。

svm算法手写matlab代码机器学习项目 我的机器学习和深度学习项目 指导方针 项目1-2：克隆/下载存储库并提取ZIP文件并在第一级目录中执行命令“ python main.py”之后，它将能够生成PDF报告中使用的所有结果和图并进行打印清楚地出来。 项目5：克隆/下载存储库并运行“ alphaBuildFeatures.m”文件后，它将能够在两个单独的“ .mat”文件中生成结果。 外科医生机器人技能分类的分类代码和结果可在“分类结果”文件夹中找到。 项目6-10：克隆/下载存储库后，右键单击MATLAB中的“ INK.fig”，然后单击“在GUIDE中打开”。 运行GUI后，您的手写曲线将被分割或对数字进行分类。 项目11：克隆/下载存储库后，运行“ Rubine.m”，“ Viterbi_NY.m”或“ Viterbi_US.m”以获取不同的邮政编码分类结果。 项目12：克隆/下载存储库后，运行“ Klaviyoexercise.py”文件以获取客户数据的统计分析结果。 项目1 该项目的目的是使用美国大学在CS中的排名数据来计算一些统计和概率概念，并根据美国新闻，“研究费用”

内含英文垃圾邮件和非垃圾邮件，通过对数据的处理，可以得到一个英文垃圾邮件预测系统。详见链接https://blog.csdn.net/weixin_40391981/article/details/106424636

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布局 根据 人工智能与机器学习 这是一个存储库，它存储了我最早的一些AI和ML项目，同时整理了基础知识。 ML的基础知识，各种算法，降维，训练，测试与验证，神经网络等都是我在此系列项目中所做的事情。 在这次降价促销中，我将讨论和解释我在执行这些项目时所经历的过程。 ##泰坦尼克号：从灾难泰坦尼克号学习机器正是您所想的。 该项目描述了泰坦尼克号上个别乘客的生存状况。 1912年4月15日，在她的处女航中，被广泛认为的“沉没” RMS泰坦尼克号与冰山相撞后沉没。 不幸的是，船上没有足够的救生艇供所有人使用，导致2224名乘客和机组人员中的1502人死亡。 尽管幸存有一些运气，但似乎有些人比其他人更有可能生存。 我们在这里的工作是使用乘客数据（例如姓名，年龄，性别，社会经济舱等）来找到什么样的人能够幸存。

在常见的机器学习/深度学习项目里，数据准备占去整个分析管道的60％到80％。市场上有各种用于数据清洗和特征工程的编程语言、框架和工具。它们之间的功能有重叠，也各有权衡。数据整理是数据预处理的重要扩展。它最适合在可视化分析工具中使用，这能够避免分析流程被打断。可视化分析工具与开源数据科学组件之间，如R、Python、KNIME、RapidMiner互为补充。避免过多地使用组件能够加速数据科学项目。因此，在数据准备步骤中利用流式获取框架或流式分析产品会是一个不错的选择。机器学习和深度学习项目在大多数企业中变得越来越重要。一个完整的项目流程包括数据准备（datapreparation）、构建分析模型

机器学习项目 实施各种有监督和无监督的机器学习项目