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

>> 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

机器学习入门 (注:无基础可快速入门,想提高准确率还得多下功夫,文中各名词不做过多解释) Python语言.pandas包.sklearn包   建议在Jupyter环境操作 操作步骤 1.pandas包加载给机器学习训练的表格 依照机器学习领域的习惯,我们把特征叫做X,目标叫做y,通常一列数据最后一列作为目标列 2.映射数据列为整型(Python做决策树需要整型或者实数) 3.拆分训练集.测试集 4.sklearn创建训练模型.测试模型准确率等 5.预测结果导出 算法 1.PCA算法2.LDA

在上一篇关于Python中的线性回归的文章之后,我想再写一篇关于训练测试分割和交叉验证的文章.在数据科学和数据分析领域中,这两个概念经常被用作防止或最小化过度拟合的工具.我会解释当使用统计模型时,通常将模型拟合在训练集上,以便对未被训练的数据进行预测. 在统计学和机器学习领域中,我们通常把数据分成两个子集:训练数据和测试数据,并且把模型拟合到训练数据上,以便对测试数据进行预测.当做到这一点时,可能会发生两种情况:模型的过度拟合或欠拟合.我们不希望出现这两种情况,因为这会影响模型的可预测性.我们有

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # matplotlib画图注释中文需要设置from matplotlib.font_manager import FontPropertiestitleYW_font_set = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\Gabriola.ttf", size=15) test = pd.read_csv("test.csv"

具体文档戳下方网站 https://pan.wps.cn/l/s4ojed8 代码如下: import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport scipy.stats as stats # adult_data = pd.read_csv("adult.data")adult_test = pd.read_csv("adult.test", header=None, na

1 引言 刚接触python与大数据不久,这个是学长给出的练习题目.知识积累太少,学习用了不少的时间.尽量详细的写,希望对各位的学习有所帮助. 2 背景 2.1 Kaggle 本次数据集来自于Kaggle.Kaggle是一个数据分析建模的应用竞赛平台.想要了解详细资料的小伙伴请自行百度. 2.2 泰坦尼克号 本次问题页面 请到Data页面下载数据集 数据集的各属性在Data页面下有详细介绍. 问题就是以大家熟悉的泰坦尼克号为背景展开的,本次任务的目的就是构建一个可以根据乘客个人信息推测乘客是否生

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

python数据分析与应用笔记 使用sklearn构建模型 1.使用sklearn转换器处理数据 import numpy as np from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler #该函数时对数据做标准化处理 from sklearn.decomposition import PCA #该函数时对数据进行降维处理 from sklearn.model_

应用kNN算法预测豆瓣电影用户的性别 摘要 本文认为不同性别的人偏好的电影类型会有所不同,因此进行了此实验.利用较为活跃的274位豆瓣用户最近观看的100部电影,对其类型进行统计,以得到的37种电影类型作为属性特征,以用户性别作为标签构建样本集.使用kNN算法构建豆瓣电影用户性别分类器,使用样本中的90%作为训练样本,10%作为测试样本,准确率可以达到81.48%. 实验数据 本次实验所用数据为豆瓣用户标记的看过的电影,选取了274位豆瓣用户最近看过的100部电影.对每个用户的电影类型进行统计.

[读书笔记与思考]<python数据分析与挖掘实战>-张良均 最近看一些机器学习相关书籍,主要是为了拓宽视野.在阅读这本书前最吸引我的地方是实战篇,我通读全书后给我印象最深的还是实战篇.基础篇我也看了,但发现有不少理论还是讲得不够透彻,个人还是比较倾向于 <Machine Learning>--Tom M.Mitchell,Andrew 的 machine learning 课程,或周华志的<机器学习>,Jiawei Han 的 <data mining>.

放假了,终于可以继续可以静下心写一写OCR方面的东西.上次谈到文字的切割,今天打算总结一下我们怎么得到用于训练的文字数据集.如果是想训练一个手写体识别的模型,用一些前人收集好的手写文字集就好了,比如中科院的这些数据集.但是如果我们只是想要训练一个专门用于识别印刷汉字的模型,那么我们就需要各种印刷字体的训练集,那怎么获取呢?借助强大的图像库,自己生成就行了! 先捋一捋思路,生成文字集需要什么步骤: 确定你要生成多少字体,生成一个记录着汉字与label的对应表. 确定和收集需要用到的字体文件. 生成

最近在Udacity上学习Machine learning课程,对于验证集.测试集和训练集的相关概念有些模糊.故整理相关资料如下. 交叉检验(Cross Validation) 在数据分析中,有些算法需要利用现有的数据构建模型,比如贝叶斯分类器,决策树,线性回归等,这类算法统称为监督学习(Supervisied Learning)算法.构建模型需要的数据称之为训练数据(Train Data). 模型构建完后,需要利用数据验证模型的正确性,这部分数据被称为测试数据(Test Data).测试数据不

1,Python作为一门编程语言开发效率快,运行效率被人诟病,但是Python核心部分使用c/c++等更高效的语言来编写的还有强大的numpy, padnas, matplotlib,scipy库等应用,在一定程度上解决了Python的运行效率问题 2,搭建Python开发平台 .5555666600Python的科学计算发行版---Anaconda Anaconda的特点如下: 包含了众多流行的科学.数学.工程 .数据分析的Python包 完全开源免费 额外的加速.优化是收费的,但对于学术用途

Kaggle初体验之泰坦尼特生存预测 学习完了决策树的ID3.C4.5.CART算法,找一个试手的地方,Kaggle的练习赛泰坦尼特很不错,记录下 流程     首先注册一个账号,然后在顶部菜单栏Competitions里面搜索Titanic,找到Titanic练习赛,练习赛就用用于帮助新手入门的,在比赛的页面有很多的入门推荐,很值得去一看. 获取数据集 探索数据集 清洗数据集 特征选择 训练数据集 预测数据集 提交结果文件 获取数据集     数据集在比赛面板菜单栏的Data里面,有三个数据集

Python是数据处理常用工具,可以处理数量级从几K至几T不等的数据,具有较高的开发效率和可维护性,还具有较强的通用性和跨平台性,这里就为大家分享几个不错的数据分析工具,需要的朋友可以参考下 Python是数据处理常用工具,可以处理数量级从几K至几T不等的数据,具有较高的开发效率和可维护性,还具有较强的通用性和跨平台性.Python可用于数据分析,但其单纯依赖Python本身自带的库进行数据分析还是具有一定的局限性的,需要安装第三方扩展库来增强分析和挖掘能力. Python数据分析需要安装的第三

各位同学好,小编接下来为大家分享一些有关 Python 数据分析方面的内容,希望大家能够喜欢. 人工植入广告: PS:小编最近两天偷了点懒,好久没有发原创了,最近是在 CSDN 开通了一个付费专栏,用来发布去年写的没有出版的书稿,感兴趣的同学可以去看下(已经上传了一部分,第一章设置为了试读章节),主要是讲 SpringCloud 微服务方面的一些内容,整体排版下来如果是印在实体书上应该会超过 400 页,也算是一本比较厚的书,当然小编这个专栏的价格并不贵,只要 9.9 ,整体是没有经过审校的,可

<谁说菜鸟不会数据分析>高清PDF全彩版|百度网盘免费下载|Python数据分析 提取码:p7uo 内容简介 <谁说菜鸟不会数据分析(全彩)>内容简介:很多人看到数据分析就望而却步,担心门槛高,无法迈入数据分析的门槛.<谁说菜鸟不会数据分析(全彩)>在降低学习难度方面做了大量的尝试:基于通用的Excel工具,加上必知必会的数据分析概念,并且采用通俗易懂的讲解方式.<谁说菜鸟不会数据分析(全彩)>努力将数据分析写成像小说一样通俗易懂,使读者可以在无形之中学会数

第1章 准备工作 1.1 本书的内容 本书讲的是利用Python进行数据控制.处理.整理.分析等方面的具体细节和基本要点.我的目标是介绍Python编程和用于数据处理的库和工具环境,掌握这些,可以让你成为一个数据分析专家.虽然本书的标题是"数据分析",重点却是Python编程.库,以及用于数据分析的工具.这就是数据分析要用到的Python编程. 什么样的数据? 当书中出现"数据"时,究竟指的是什么呢?主要指的是结构化数据(structured data),这个故意含

这是本人一直比较好奇的问题,网上没搜到,最近在看python数据分析,正好自己动手做一下试试.作者对于python是零基础,需要从头学起. 在写本文时,作者也没有完成这个小分析目标,边学边做吧. ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ Python基础: 中国大学Mooc,南京大学,张莉老师 -<用Python玩转数据> 了解基本的语法和常用函数就行了,其他的用的时候再搜. 财经数据源: TuShare

paip.python php的未来预测以及它们的比较优缺点 跟个php比..python有下列的优点: 1.桌面gui 功能强大. 主要是pyqt很好...而ruby qt 则好像不更新了..php-gtk好像不太流行..lua好像只能使用WX,简单   Python 对跨平台的 GUI 工具集 Qt 的包装实现了 440 个类以及 6000 个函数或者方法 ,PyQt 是作为 Python 的插件实现的.,功能 非常强大,可以用Qt开发多美漂亮的界面,也就可以用PyQt开发多么漂亮的界面.