kaggle入门题Titanic

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集成开发环境:Pycharm python版本:2.7(anaconda库) 用到的库:科学计算库numpy,数据分析包pandas,画图包matplotlib,机器学习库sklearn 大体步骤分为三步: 1.数据分析 2.交叉验证 3.预测并输出结果导入库函数 import numpy as np import pandas as pa import matplotlib.pyplot as pl from sklearn.linear_model import LogisticRegre…

Kaggle 入门题-泰坦尼克号灾难存活预测

这个题目的背景概况来讲就是基于泰坦尼克号这个事件,然后大量的人员不幸淹没在这个海难中,也有少部分人员在这次事件之中存活,然后这个问题提供了一些人员的信息如姓名.年龄.性别.票价,所在客舱等等一些信息,和是否获救,然后你建模分析,去预测另一批乘客的获救与否 py小白的无助呀- 尽管还算是写了这么写东西,dl勿喷 qwq…

kaggle入门项目：Titanic存亡预测（一）比赛简介

自从入了数据挖掘的坑,就在不停的看视频刷书,但是总觉得实在太过抽象,在结束了coursera上Andrew Ng 教授的机器学习课程还有刷完一整本集体智慧编程后更加迷茫了,所以需要一个实践项目来扎实之前所学的知识.于是就参考kaggle上的starter项目Titanic,并选取了kernel中的一篇较为祥尽的指南,从头到尾实现了一遍.因为kaggle入门赛相关方面的参考和指导非常少,因此写博给需要学习的同学做个小参考,也记录下数据挖掘的学习历程.新手上路,如果博文有误或缺失,还希望各位大神指正…

kaggle入门项目：Titanic存亡预测（四）模型拟合

原kaggle比赛地址:https://www.kaggle.com/c/titanic 原kernel地址:A Data Science Framework: To Achieve 99% Accuracy Step 5: Model Data 数据科学是交叉学科,我们仅仅称他为计算机科学的一部分是有失公正的,它包含了数学,cs,商业管理,统计学等等方向. 机器学习被分为监督学习,无监督学习和强化学习,强化学习是前两者的混合. 算法被归为四类:分类.回归.聚类.降维,此kernel专注于分类与…

kaggle入门项目：Titanic存亡预测（三）数据可视化与统计分析

---恢复内容开始--- 原kaggle比赛地址:https://www.kaggle.com/c/titanic 原kernel地址:A Data Science Framework: To Achieve 99% Accuracy Step 4: Perform Exploratory Analysis with Statistics 使用描述性与图表分析数据,重点在于数据可视化,突出数据类别与不同feature的关联性简单的groupby()获得不同feature对于生存率的影响箱型图…

kaggle入门项目：Titanic存亡预测（二）数据处理

原kaggle比赛地址:https://www.kaggle.com/c/titanic 原kernel地址:A Data Science Framework: To Achieve 99% Accuracy 问题处理之前要知道的事: 数据科学框架(A Data Science Framework) 1.定义问题(Define the Problem): 问题→需求→方法→设计→技术,这是刚开始拿到问题的解决流程,所以在我们用一些fancy的技巧和算法解决问题之前,必须要明确我们需要解决的问题到…