主要分析有数据接:https://pan.baidu.com/s/1jn88GiOr7uWA8BDQocFXxg 密码: s0e0不同舱位等级中幸存者和遇难者的乘客比例不同性别的幸存比例幸存和遇难旅客的票价分布幸存和遇难乘客的年龄分布不同上船港口的乘客仓位等级分布幸存和遇难乘客堂兄弟姐妹的数量分布幸存和遇难旅客父母子女的数量分布单独乘船与否和幸存之间有没有联系是否成年男性和幸存之间有没有联系
数据接:https://pan.baidu.com/s/1jn88GiOr7uWA8BDQocFXxg 密码: s0e0
首先做准备（导入库，读入数据集）
import matplotlib.pypl
2021-06-12 16:04:44
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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。
2021-06-03 08:51:42
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献给所有数据挖掘爱好者
Titanic数据集是非常适合数据科学和机器学习新手入门练习的数据集。
数据集为1912年泰坦尼克号沉船事件中一些船员的个人信息以及存活状况。这些历史数据已经非分为训练集和测试集，你可以根据训练集训练出合适的模型并预测测试集中的存活状况。
2021-05-06 13:07:20
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RMS泰坦尼克号的沉没是历史上最臭名昭著的沉船之一。1912年4月15日，在首次航行期间，泰坦尼克号撞上冰山后沉没，2224名乘客和机组人员中有1502人遇难。这场轰动的悲剧震撼了国际社会，并导致了更好的船舶安全条例。
海难导致生命损失的原因之一是没有足够的救生艇给乘客和机组人员。虽然幸存下来的运气有一些因素，但一些人比其他人更有可能生存，比如妇女，儿童和上层阶级。
2021-05-01 17:02:55
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