在Python数据可视化中,seaborn较好的提供了图形的一些可视化功效. seaborn官方文档见链接:http://seaborn.pydata.org/api.html countplot是seaborn库中分类图的一种,作用是使用条形显示每个分箱器中的观察计数.接下来,对seaborn中的countplot方法进行详细的一个讲解,希望可以帮助到刚入门的同行. 导入seaborn库 import seaborn as sns 使用countplot sns.countplot() cou

前言 这个是Kaggle比赛中泰坦尼克号生存率的分析.强烈建议在做这个比赛的时候,再看一遍电源<泰坦尼克号>,可能会给你一些启发,比如妇女儿童先上船等.所以是否获救其实并非随机,而是基于一些背景有先后顺序的. 1,背景介绍 1912年4月15日,载着1316号乘客和891名船员的豪华巨轮泰坦尼克号在首次航行期间撞上冰山后沉没,2224名乘客和机组人员中有1502人遇难.沉船导致大量伤亡的原因之一是没有足够的救生艇给乘客和船员.虽然幸存下来有一些运气因素,但有一些人比其他人更有可能生存,比如妇女

概述 1912年4月15日,泰坦尼克号在首次航行期间撞上冰山后沉没,2224名乘客和机组人员中有1502人遇难.沉船导致大量伤亡的原因之一是没有足够的救生艇给乘客和船员.虽然幸存下来有一些运气因素,但有一些人比其他人更有可能生存,比如妇女,儿童和上层阶级.在本文中将对哪些人可能生存作出分析,特别是运用Python和机器学习的相关模型工具来预测哪些乘客幸免于难,最后提交结果.从kaggle泰坦尼克生存预测项目下载相关数据. 实施步骤 1.提出问题 什么样的人在泰坦尼克号中更容易存活? 2.理解数据

1.题目 这道题目的地址在https://www.kaggle.com/c/titanic,题目要求大致是给出一部分泰坦尼克号乘船人员的信息与最后生还情况,利用这些数据,使用机器学习的算法,来分析预测另一部分人员最后是否生还.题目练习的要点是语言和数据分析的基础内容(比如python.numpy.pandas等)以及二分类算法. 数据集包含3个文件:train.csv(训练数据).test.csv(测试数据).gender_submission.csv(最后提交结果的示例,告诉大家提交的文件长什

# coding: utf-8 # In[142]: import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # In[143]: # 导入数据 titanic = pd.read_csv('train.csv') titanic.head(5) # print(titanic.describe()) # In[144]: titanic['Age'] = titanic['Age'].fillna(titan

>> Score 最近用随机森林玩了 Kaggle 的泰坦尼克号项目,顺便记录一下. Kaggle - Titanic: Machine Learning from Disaster Ongoing: Top 8% >> Details Sample Code download here

上次已经讲了怎么下载数据,这次就不说废话了,直接开始.首先导入相应的模块,然后检视一下数据情况.对数据有一个大致的了解之后,开始进行下一步操作. 一.分析数据 1.Survived 的情况 train_data['Survived'].value_counts() 2.Pclass 和 Survived 之间的关系 train_data.groupby('Pclass')['Survived'].mean() 3.Embarked 和 Survived 之间的关系 train_data.grou

泰坦尼克号获救率数据分析报告,用数据揭露真相. 一,船上乘客生存率分析报告 泰坦尼克号生存率仅有38%的,可见此次事件救援不力,救生艇严重不足,且泰坦尼克号号撞得是冰山,海水冷,没有救生艇,在水里冻死的乘客不少. 二,哪个年龄段存活率最高(青年人(18岁以下),中年人(18到50岁),老年人(50岁以上)) 数据分析:看图我们得到,年轻人获救率最高50%,老年人获救率最低0.39,中年人死亡人数最多.发生生命危险时,自救能力最强的中年人还是起到了中流砥柱的作用.不要再叫猥琐油腻中年男了哦,他们才

首页发现话题   提问     你都用 Python 来做什么? 关注问题写回答     编程语言 Python 编程 Python 入门 Python 开发 你都用 Python 来做什么? 发现很多人都在学习 Python ,但是没有明确的说明可以做什么,主流的功能是什么?想知道目前利用 Python 开发的都在干什么? 关注者 16,583 被浏览 3,315,984 关注问题写回答 ​12 条评论 ​分享 ​邀请回答​举报 ​       246 个回答 默认排序​ 张子浩 退乎中 NL

箱线图boxplot--展示数据的分布 图表作用: 1.反映一组数据的分布特征,如:分布是否对称,是否存在离群点 2.对多组数据的分布特征进行比较 3.如果只有一个定量变量,很少用箱线图去看数据的分布,而是用直方图去观察.一般都要跟其余的定性变量做分组箱线图,可以起对比作用.(key) 适合数据类型: 针对连续型变量 用法: 只有一个变量.一组的数据(1个变量,0个定性变量),比如:学生的成绩情况 只有一个变量.多组数据(1个变量,1个定性变量[班级]),比如:1.2.3班学生的成绩情况 只有一

<福利:33套AI技术视频免费领取> 视频获取方式:请加机器学习和自然语言(QQ群号:436303759)群后,私信群主获取(备注上自己想要获取是视频名称),仅限本群公众号粉丝成员,多套视频获取时间为4月30日至5月4日,五一之后加入成员可以获取视频1-2套,成功参与视频共享者可以获取全部资源. 截止2019年4月29日经过严格视频质量审核通过的视频为8类包括Python Web技术视频3套.大数据技术视频3套.机器学习技术视频3套.深度学习技术视频8套.数据科学视频6套.数据挖掘视频2套.自

课程名称    内容    阶段一.人工智能基础 — 高等数学必知必会     1.数据分析    "a. 常数eb. 导数c. 梯度d. Taylore. gini系数f. 信息熵与组合数g. 梯度下降h. 牛顿法"    2.概率论    "a. 微积分与逼近论b. 极限.微分.积分基本概念c. 利用逼近的思想理解微分,利用积分的方式理解概率d. 概率论基础e. 古典模型f. 常见概率分布g. 大数定理和中心极限定理h. 协方差(矩阵)和相关系数i. 最大似然估计和最大后

普通程序员转型AI免费教程整合,零基础也可自学 本文告诉通过什么样的顺序进行学习以及在哪儿可以找到他们.可以通过自学的方式掌握机器学习科学家的基础技能,并在论文.工作甚至日常生活中快速应用. 可以先看看本人另外一篇相关博客: 想学习深度学习需要什么样的基础? - 流风,飘然的风 - 博客园http://www.cnblogs.com/zdz8207/p/ai-learn-base.html 当你学习机器学习课程时,有没有被信息过载所淹没?绝大多数的机器学习课程都过于关注个别算法了,虽然算法很重要

机器学习实战 (豆瓣) https://book.douban.com/subject/24703171/ 机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向,在现今的大数据时代背景下,捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式,成为各行业求生存.谋发展的决定性手段,这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目. 本书第一部分主要介绍机器学习基础,以及如何利用算法进行分类,并逐步介绍了多种经典的监督学习算法,如k近邻算法.朴素贝叶斯算法.Logistic回归算法.支持向量机.Ada

1. 什么是API 当调包侠们训练好一个模型后,下一步要做的就是与业务开发组同学们进行代码对接,以便这些‘AI大脑’们可以顺利的被使用.然而往往要面临不同编程语言的挑战,例如很常见的是调包侠们用Python训练模型,开发同学用Java写业务代码,这时候,Api就作为一种解决方案被使用. 简单地说,API可以看作是顾客与商家之间的联系方式.如果顾客以预先定义的格式提供输入信息,则商家将获得顾客的输入信息并向其提供结果. 从本质上讲,API非常类似于web应用程序,但它没有提供一个样式良好的HTML

距离上一次发Python的技术贴已经过去两年了,这两年大法初成,并在知乎谢了相关技术专栏.现在搬运如下,均为原创,转载需注明出处哦! https://zhuanlan.zhihu.com/p/29576732?refer=boken 第1章  安装1.1Python安装1.2Pycharm安装及虚拟环境配置1.3Pip安装依赖库[2017.09.20]Python数据分析及可视化之python安装1.4 Python基础[2017.09.23]Python数据分析及可视化实例之基本语法 第2章 

Python文本数据分析与处理(新闻摘要) 分词 使用jieba分词, 注意lcut只接受字符串 过滤停用词 TF-IDF得到摘要信息或者使用LDA主题模型 TF-IDF有两种 jieba.analyse.extract_tags(content, topK=20, withWeight=False) # content为string, topK选出20个关键字, withWeight: 每一个关键词同等重要 使用gensim库 from gensim import corpora, model

第一章 Python基础——Python介绍&循环语句 1.1 编程语言介绍 1.2 Python介绍 1.3 Python安装 1.4 第一个Python程序 1.5 变量 1.6 程序交互 1.7 基本数据类型 1.8 格式化输出 1.9 基本数据类型 1.10 流程控制之 if...else 1.11 流程控制之循环 1.12 开发工具IDE 1.13 本章小结 第二章 Python基础—-Python数据类型 2.1 变量及身份运算补充 2.2 二进制 2.3 字符编码 2.4 基本数据

泰坦尼克号幸存预测是本小白接触的第一个Kaggle入门比赛,主要参考了以下两篇教程: https://www.cnblogs.com/star-zhao/p/9801196.html https://zhuanlan.zhihu.com/p/30538352 本模型在Leaderboard上的最高得分为0.79904,排名前13%. 由于这个比赛做得比较早了,当时很多分析的细节都忘了,而且由于是第一次做,整体还是非常简陋的.今天心血来潮,就当做个简单的记录(流水账). 导入相关包: import

Python实战及机器学习(深度学习)技术 一,时间地点:2020年01月08日-11日 北京(机房上课,每人一台电脑进行实际案例操作,赠送 U盘拷贝资料及课件和软件)二.课程目标:1.python基础学习 2.人工智能与机器学习理论及实战3.回归算法 4.KNN分类算法5.决策树算法 6.集成算法与随机森林7.K-means聚类算法 8.支持向量机SVM9.泰坦尼克号获救预测案例 10.深度学习基础-神经网络介绍11.Tensorflow基础应用 12.卷积神经网络CNN应用13.长短时记忆网

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