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基于简单模型KNN——
泰坦尼克
号获救分析
数据来源:Kaggle数据集 → 共有1309名乘客数据,其中891是已知存活情况(train.csv),剩下418则是需要进行分析预测的(test.csv) 字段意义: PassengerId: 乘客编号 Survived :存活情况(存活:1 ; 死亡:0) Pclass : 客舱等级 Name : 乘客姓名 Sex : 性别 Age : 年龄 SibSp : 同乘的兄弟姐妹/配偶数 Parch : 同乘的父母/小孩数 Ticket : 船票编号 Fare : 船票价格 Cabin
2023-12-17 12:58:50
62KB
泰坦尼克号
1
泰坦尼克
幸存者预测数据集
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。
2023-11-02 16:41:48
34KB
python
1
泰坦尼克
号英语演讲PPT
泰坦尼克
号,Titanic,英语演讲PPT,包含故事梗概,精彩集锦,精彩图片,高清大图,非常适合作为英语演讲使用~
2023-04-09 16:54:01
3.16MB
PPT
1
titanic.zip
泰坦尼克
号的生存预测原始数据,以及Kaggle的下载网站
2023-01-08 21:10:46
32KB
机器学习训练数据‘’
泰坦尼克号数据
1
泰坦尼克
号
预测
泰坦尼克
号乘客的生存-Kaggle竞赛 使用技能:NumPy,Pandas,Seaborn,scikit-learn(决策树分类器,SVM),xgboost(XGBClassifier),集成学习 挑战
泰坦尼克
号的沉没是历史上最臭名昭著的海难之一。 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。 虽然幸存有一些运气,但似乎有些人比其他人更有可能生存。 在这一挑战中,我们要求您建立一个预测模型来回答以下问题:“什么样的人更有可能生存?” 使用乘客数据(即姓名,年龄,性别,社会经济舱等)。 我解决挑战的方法 处理数据以解决0,NaN等问题。 进行探索性数据分析以执行功能选择和工程设计 随机选择火车/测试区 训练决策树分类器,XGB分类器和S
2023-01-06 16:05:01
5KB
JupyterNotebook
1
lstm tensorflow 对sklearn的
泰坦尼克
号数据集进行预测
lstm tensorflow 使用 LSTM 模型来对
泰坦尼克
号数据集进行预测 使用 Keras 深度学习框架 通过使用 scikit-learn 的 load_titanic 函数来完成
2023-01-01 15:26:43
1KB
LSTM
1
泰坦尼克
数据集(Titanic.csv)
Titanic数据集主要包含两部分,训练集(train.csv)和测试集(test.csv)。其中训练集中包含乘客的基本信息和最终在事故中的存活情况,测试集只包含乘客的基本信息, 不包含存活情况。 目的:通过对训练集中乘客的基本信息和存活情况的分析,找到背后隐藏的某种规律,去推断测试集中的乘客是否遇难。
2022-12-25 22:27:42
22KB
人工智能
机器学习
深度学习
泰坦尼克
1
r-kaggle-titanic:该资料库包含我针对Kaggle著名的《
泰坦尼克
号生存预测问题》的一些方法。 该存储库包括用于功能选择的脚本,用于数据建模的替代策略,原始测试和训练数据集以及为其生成的可视化图。 所有代码段均以R编写
r-kaggle-
泰坦尼克
号 #Titanic生存预测 该存储库包含我针对Kaggle的《
泰坦尼克
号生存预测问题》的一些方法。 该存储库包括用于功能选择的脚本,用于数据建模的替代策略,原始测试和训练数据集以及为其生成的可视化图。 所有代码段均以R编写。
泰坦尼克
号生存预测问题 在这一普遍的挑战中,目标是根据性别,阶级,机票详细信息,年龄类别等属性来预测什么样的人可能度过
泰坦尼克
号灾难。 程式码范例 去做 动机 列出的示例代码中的一种方法已提交给Kaggle。 安装 数据集可以在“数据”文件夹中找到。 它包括2个分别用于培训和测试的csv文件。 train.csv(59.76 kb) test.csv(27.96 kb) 使用以下R包。 seqinr:生物序列检索和分析 e1071:统计部概率论小组的其他职能(以前为E1071),维也纳工业大学 派对:递归派对的实验室 Ame
2022-12-16 11:06:19
77KB
R
1
kaggle-titanic:解决kaggle的教程“
泰坦尼克
号
卡格格-
泰坦尼克
号 这使用Common Lisp解决了kaggle教程“”。 2015/10/19:我决定首先使用朴素的贝叶斯分类器。 但是,我认为这不是执行此任务的正确方法。 我只想知道这种“幼稚”的方式可以达到什么速率作为基准。 用法 首先,您需要从上述kaggle教程中获取“ train.csv”和“ test.csv”(还需要注册Kaggle)。 然后,将它们放在该项目下的“资源”目录中。 该项目导出两个函数“ main”和“ cross-validate”。 “主要”功能 学习使用“ train.csv”中的所有数据。 使用“ test.csv”中的所有数据将分类结果输出到“ resources / result.csv” (kaggle-titanic:main) “交叉验证”功能 使用“ train.csv”中的数据进行k交叉验证。 (k = 5) 将结果输出到标准输
2022-12-16 10:45:24
10KB
CommonLisp
1
泰坦尼克
号数据可视化1
泰坦尼克
号数据可视化1
2022-12-06 23:50:10
270KB
c#
1
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