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python归一化 增大差异_练习赛1：Titanic
0 问题概述 根据给出的乘客特征(年龄、舱室等级、登陆港口等)，预测乘客是否幸存，属于典型的分类问题。 数据文件： train.csv 训练集，包含1-891个记录 test.csv 测试集，包含892-1309的记录，不包含是否生存的label gender_submission.csv 提交样例，测试集对应的是否生存la…
泰坦尼克号乘客存活预测详细笔记
说明 因为自己当前在学习机器学习，而且是第一次练习kaggle上的习题，所以花费了不少的精力做了详细的笔记，每一步都有详细的结果和图像展示。但笔记是用Jupyter Notebook写的，所以没法写在博客上。目前已经上传到GitHub上ÿ…
利用泰坦尼克号数据集进行机器学习
最近在学习pytorch深度学习实践，记录一下处理这个数据集以及利用其训练网络的过程。 数据集位置：泰坦尼克号数据集
1. 数据集处理 可以在jupyter notebook上先跑一跑，看看数据集的样子
import numpy
import pandas as pd
from sklearn impo…
《吊打分析师》实战—经典重现，你会怎么选择？
2020，努力做一个无可替代的人！ 长文多图，建议先收藏再看 作者|小一 全文共5683字，阅读全文需19分钟 写在前面的话 你好，我是小一 今天的实战项目是一个比赛项目，小一我通过分析和建模杀入了Top10% 害&#…
机器学习实战——kaggle 泰坦尼克号生存预测——六种算法模型实现与比较
一、初识 kaggle
kaggle是一个非常适合初学者去实操实战技能的一个网站，它可以根据你做的项目来评估你的得分和排名。让你对自己的能力有更清楚的了解，当然，在这个网站上，也有很多项目的教程，可以跟着教程走ÿ…
titanic生存率数据分析
该例程通过分析titanic数据中个各个特征来判断最后是否获救。例程背景就不多说了，网上到处都有。
该例程是到目前kaggle上讨论最多，关注度最高，最活跃的一个，其中有对数据处理的常见的方法如：缺失值处理、类别值处理&…
深度学习之构建MPL神经网络——泰坦尼克号乘客的生存分析
大家好，我是带我去滑雪！ 本期使用泰坦尼克号数据集，该数据集的响应变量为乘客是生存还是死亡（survived，其中1表示生存，0表示死亡），特征变量有乘客舱位等级（pclass&#x…
动手学数据分析Task2第一节数据清洗及特征处理
第二章：数据清洗及特征处理 我们拿到的数据通常是不干净的，所谓的不干净，就是数据中有缺失值，有一些异常点等，需要经过一定的处理才能继续做后面的分析或建模，所以拿到数据的第一步是进行数据清洗，本章我们将学习缺失值、重复值、字符串和数据转换等操作，将数据…
泰坦尼克号乘客生存情况分析之第二部分特征工程
第二部分 特征工程
继第一部分数据探索性分析，今天主要介绍下第二部分特征工程。原始数据肯定不能直接拿来分析，因为数据比较杂乱，就算分析的话，也得不到有价值的信息，所以需要进行数据处理，处理成我们想要…
python机器学习之数据的预处理（五种方式数据处理案例详解）
数据的预处理
数据下载地址——>点这里下载
到入文件时可以直接复制地址然后用r" "包裹起来。 例如：data pd.read_cav(r"C:\work\data.csv") 或者也可以以直接将\换成//也可以导入。
1.归一化
在sklearn当中，我们使用prepro…
python数据挖掘框架_来自Kaggle金牌得主的Python数据挖掘框架，一文学会机器学习基本流程！...
目录项目背景与分析 数据读入与检查 数据预处理数据校正 缺失值填充 数据创建 数据转换 数据清洗 数据划分 探索性分析 建模分析 模型评估与优化交叉验证 超参数调整 特征选择 模型验证 改进与总结 项目背景与分析 泰坦尼克号沉没是历史上有名的沉船事件之一。1912年4月15日&am…
动手学数据分析 TASK2 数据清洗及特征处理
本篇主要解决数据清洗和数据的特征处理问题，数据清洗包括缺失值、重复值的处理、字符串数据转换等，此项过程为数据分析的前序环节起铺垫作用。
2 第二章：数据清洗及特征处理
知识概要 缺失值和重复值的观察与处理 数据的分箱处理 文本变量转…
Kaggle泰坦尼克号预测——Last
整理了一下全部流程，写成了一个ipynb文件
导入数据集
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import warnings
warnings.filterwarnings(ignore)##载入数据集
data_path = D:/Now/Titanic/train_data = pd.read_cs…
来自Kaggle金牌得主的Python数据挖掘框架，一文学会机器学习基本流程！
导读
很多同学在学习机器学习时往往掉进了不停看书、刷视频的，但缺少实际项目训练的坑，有时想去练习却又找不到一个足够完整的教程，本项目翻译自kaggle入门项目Titanic金牌获得者的Kernel，该篇文章通过大家并不陌生的泰坦尼克数据…
kaggle_泰坦尼克实战入门
前言
为了记录自己的学习过程，我把分析的过程大致整理了一下，工具是使用jupyter notebook,个人比较喜欢,然后导出成md格式，传到csdn和大家做一个分享； 这次只是一个简单的分析过程，所以相对来说比较简单，如…
泰坦尼克号乘客生存情况预测分析总
🌟欢迎来到 我的博客 —— 探索技术的无限可能！ 🌟博客的简介（文章目录） 泰坦尼克号乘客生存情况预测分析1 泰坦尼克号乘客生存情况预测分析2 泰坦尼克号乘客生存情况预测分析3 泰坦尼克号乘客生存情况预测分析总 背景…
Python28-6 随机森林
随机森林算法详细介绍
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随机森林（Random Forest）是一种由Leo Breiman和Adele Cutler在2001年提出的集成学习方法。它结合了多个决策树的预测结果，以提高模型的准确性和鲁棒性。
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随机森林的构建过程可以分为以下几…
-数据处理（1）)
Titanic(Kaggle)-数据处理（1）
数据集介绍： PassengerId乘客编号，Survived是否被救， Parch 父母子女数量，SibSP兄弟姐妹配偶数， Pclass客舱等级， Pclass登船港口，Ticket票号，Fare票价，Cabin客舱号 Cabi…
Kaggle机器学习入门课程 泰坦尼克号数据科学解决方案中文翻译
泰坦尼克号数据科学解决方案
该笔记本引导我们了解在Kaggle等网站上解决数据科学竞赛的典型工作流程。
有几个优秀的notebooks可以研究数据科学竞赛的参赛作品。然而，许多notebooks会跳过一些关于解决方案开发的解释，因为这些笔记本是为专家开发的&…
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