泰坦尼克号数据集.csv

泰坦尼克号数据集（机器学习基本数据集）。训练集应用于构建机器学习模型。对于训练集，我们为每位乘客提供结果。您的模型将基于“特征”，如乘客的性别和阶级。也可以使用特征工程来创建新特征。测试集应该用来查看模型在看不见的数据上的性能。

这是泰坦尼克号获救预测的程序及数据集，需要的同志自取

kaggle比赛——泰坦尼克号预测幸存者

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

泰坦尼克号CSV训练数据。 titianic_train.csv

泰坦尼克号生还者训练集，测试集

决策树和随机森林 垃圾邮件和泰坦尼克号数据集的分类器。 只需从上到下运行提供的iPython Notebook，确保数据集位于同一目录中。 将CSV文件输出到当前目录。

泰坦尼克号生存预测数据集 泰坦尼克号生存预测数据集 Taitanic data.zip

使用机器学习和图形用户界面在泰坦尼克号上的乘客的生存 该项目包含一个干净优美的图形用户界面（GUI），该界面通过使用不同的Python库与8种机器学习模型和数据可视化工具进行交互。 在Rutgers，我们了解到Python是一种很棒的通用语言，它为所有专业的开发人员提供了极大的通用性。 因此，我们决定利用Python对GUI开发的强大支持以及其数据科学和机器学习功能。 使用复杂的RMS Titanic数据集，其中包括有关每个乘客命运（幸存/死者）的信息（根据其经济状况，公平，机舱，社会阶层，亲戚，性别，登船口岸和年龄），我们创建了8种不同的机器学习模型他们从数据集中学习，然后对用户提供的测试数