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Kaggle经典案例——泰坦尼克号- 知乎

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泰坦尼克船员获救数据: titanic_train.csv 用excel打开数据集。显示如下: 写在前边: 为了方便以后运用numpy和pandas的库,分别造它们的别名np和pd. 一、读取数据 运 泰坦尼克数据集探索 1. 简介: 从泰塔尼克数据集中,根据每个乘客的信息,建立模型并进行预 测。 整篇文章分为三步: 1. 特征选择 2. 缺失数据处理 3. 泰坦尼克号在进行从英国到纽约的处女航时,不幸的撞到了冰山上并沉没。 现在访问Kaggle,注册一个账户,并获得数据!你需要下载在前言中提到的两个数据集:train.csv和test.csv,并将它们保存在方便的地方。在下载页面中向下滚动到变量说明,查看数据集中 【目录】 kaggle介绍 项目练手:泰坦尼克号 收获分享 一、kaggle介绍 kaggle是一个数据科学竞赛平台,创立于2010年,主要为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛、托管数据库、编写和 下面我们从一份泰坦尼克号乘客的数据集来获取信息吧。 数据获取. 本数据集是kaggle网站上面提供的,是一份包含891名船上乘客(本文将船员和乘客统称乘客)的样本数据;是一份csv格式,包含近十种乘客信息的数据集。 数据探索 image.png. 你好!我将向您展示如何使用Google Colab,这是Google为AI开发人员提供的免费云服务。使用Colab,您可以免费在GPU上开发深度学习应用程序。. 感谢KDnuggets! 我很高兴地宣布这篇博客文章被选为2018年2月的KDnuggets Silver Blog!

泰坦尼克号数据集_最常见的机器学习案例:泰坦尼克号生存预测. 虽然到处都是泰坦尼克号生存预测的案例,但是还是要再来一遍。哈哈哈。作为入门还是可以的。此篇文章为新手小白入门,大佬请指点。文章较长,下面进入正题。

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