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搜索资源列表

  1. 泰坦尼克号预测的数据集

  2. 泰坦尼克号数据集完整版，已经试验过，没有问题的，欢迎下载

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-04-11
    • 文件大小：31kb
    • 提供者：crystal_xuyi_

  1. 泰坦尼克号数据集

  2. Kaggle平台泰坦尼克号数据集+源代码+注释

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-04-27
    • 文件大小：40kb
    • 提供者：qq_39622065

  1. 泰坦尼克号

  2. 泰坦尼克号数据集包含train和test数据集，总共11列数据

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2019-04-24
    • 文件大小：32kb
    • 提供者：qq_44851287

  1. Titanic-dataset.rar

  2. 泰坦尼克号数据集的csv文件，里面有全部的有关泰坦尼克号的数据资源

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-06-08
    • 文件大小：11kb
    • 提供者：u014277838

  1. 泰坦尼克号数据集新手练手

  2. 泰坦尼克号数据集,pyhton数据分析练手,练手专用,数据分析,Python

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2020-05-11
    • 文件大小：21kb
    • 提供者：sunjiaxing_1

  1. 逻辑回归LR手搭模型（初学者）

  2. 尽管sklearn里面有逻辑回归的包可以直接拿来用，但是为了学习逻辑回归的底层原理，我还是手写了一版，上传kaggle后准确率0.7，肯定不如第三方的包好。关键是学习的过程，而不仅仅是作为调包侠。这里的思路有部分是参考了吴恩达大神的深度学习课程里，关于逻辑回归的思路，虽然注销掉了，但是读者也可以参考下。这个文件里包括所有的数据集（kaggle的泰坦尼克号数据集），脚本，运行结果，属于傻瓜式的安装。希望大家运行顺利！

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-05-11
    • 文件大小：44kb
    • 提供者：rabacca8855

  1. 泰坦尼克号数据集—适合初学者学习使用

  2. 献给所有数据挖掘爱好者 Titanic数据集是非常适合数据科学和机器学习新手入门练习的数据集。 数据集为1912年泰坦尼克号沉船事件中一些船员的个人信息以及存活状况。这些历史数据已经非分为训练集和测试集，你可以根据训练集训练出合适的模型并预测测试集中的存活状况。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-01-04
    • 文件大小：34kb
    • 提供者：u011078530

  1. titanic_泰坦尼克数据集.zip

  2. 有个公众号和一些文章用的就是泰坦尼克数据集, 我不知道为什么要用这个，但是我找了很久，还有好多收费的， 我就再次恭喜那一个免费的，让大家的学习门槛低一点。

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：32kb
    • 提供者：qq_18101687

  1. 利用Python+matplotlib对泰坦尼克号进行数据分析

  2. 主要分析有数据接:https://pan.baidu.com/s/1jn88GiOr7uWA8BDQocFXxg 密码: s0e0不同舱位等级中幸存者和遇难者的乘客比例不同性别的幸存比例幸存和遇难旅客的票价分布幸存和遇难乘客的年龄分布不同上船港口的乘客仓位等级分布幸存和遇难乘客堂兄弟姐妹的数量分布幸存和遇难旅客父母子女的数量分布单独乘船与否和幸存之间有没有联系是否成年男性和幸存之间有没有联系 数据接:https://pan.baidu.com/s/1jn88GiOr7uWA8BDQocFXxg

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：202kb
    • 提供者：weixin_38539705

  1. 泰坦尼克号数据集-数据集

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-26
    • 文件大小：32kb
    • 提供者：weixin_38735887

  1. 泰坦尼克号数据-数据集

  2. 泰坦尼克号预测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-25
    • 文件大小：35kb
    • 提供者：weixin_38741950

  1. Titanic_prediction:泰坦尼克号数据集模型预测，使用在Flask制成的EC2上部署的Logistic回归-源码

  2. 泰坦尼克号 使用部署在Flask前端的EC2上部署的逻辑回归进行泰坦尼克数据集模型预测EC2实例的链接： : :

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：158kb
    • 提供者：weixin_42166623

  1. Top-4-pct_Titanic_Kaggle:泰坦尼克号的前4％，这是Kaggle的标志性入门级比赛-源码

  2. Top-4-pct_Titanic_Kaggle `` Kaggle的标志性入门级比赛）在2020/05年排名前4％（833/22219）。 该分析是使用R进行的。 大纲 排行 数据集 脚步 重现Kaggle提供的训练数据的结果 公众排行榜在Kaggle上的排名和得分 细节6-1功能介绍6-2缺失值估算6-3特征工程6-4特征提取6-5选型 1.排名 2.数据集 此处的泰坦尼克号数据集是在2020/05年从Kaggle检索的。 请注意，泰坦尼克号数据集现已更改，因此我在泰坦尼克号中的前4％排名

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：256kb
    • 提供者：weixin_42118770

  1. Top_4_pct_Titanic_Kaggle:泰坦尼克号的前4％，这是Kaggle的标志性入门级比赛-源码

  2. Top_4_pct_Titanic_Kaggle 2020/05年，在Kaggle的标志性入门级比赛“排名前4％（833/22219）。 该分析是使用R进行的。 大纲 排行 数据集 脚步 重现Kaggle提供的训练数据的结果 公众排行榜在Kaggle上的排名和得分 细节* 6-1功能介绍* 6-2缺失值估算* 6-3功能转换* 6-4特征选择/特征提取* 6-5选型 1.排名 2.数据集 此处的泰坦尼克号数据集是在2020/05年从Kaggle检索的。 请注意，泰坦尼克号数据集现已更改，因此我

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：256kb
    • 提供者：weixin_42097508

  1. DatascienceTitanicRepo-源码

  2. 泰坦尼克号数据集的数据科学仓库 步骤1：数据理解（来自Kaggle的Titanic DataSet）步骤2：数据清理和数据预处理

  3. 所属分类：其它

  1. 泰坦尼克号数据-数据集

  2. day08_data.csv

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：22kb
    • 提供者：weixin_38637805

  1. Titanic dataset 泰坦尼克号数据集-数据集

  2. 泰坦尼克号的测试文件和提交性别报告，并把它们放在一起，整合为一个csv。这是伟大的图表，以帮助您可视化。这也将有助于你知道谁死了或幸存下来。至少 70% 的权利， 但它由你来使它 100% 感谢泰坦尼克号初学者竞争提供的数据。 tested.csv

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：11kb
    • 提供者：weixin_38680308

  1. 决策树和随机森林：在泰坦尼克号和垃圾邮件数据集上进行决策树和随机森林分类的​​实现-源码

  2. 决策树和随机森林 垃圾邮件和泰坦尼克号数据集的分类器。 只需从上到下运行提供的iPython Notebook，确保数据集位于同一目录中。 将CSV文件输出到当前目录。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：123kb
    • 提供者：weixin_42113456

  1. sweetviz：使用一行代码可视化和比较数据集，目标值和关联-源码

  2. 两行代码进行了深入的EDA （目标分析，比较，特征分析，关联） ！ Sweetviz是一个开放源代码Python库，它仅用两行代码即可生成精美的高密度可视化文件，以启动EDA（探索性数据分析）。 输出是一个完全独立HTML应用程序。 该系统围绕快速可视化目标值和比较数据集而构建。 其目标是帮助快速分析目标特征，训练与测试数据以及其他此类数据表征任务。 用法和参数如下所述， 。 Sweetviz开发仍在进行中！ 如果您遇到任何数据，兼容性或安装问题，请告诉我！ 感谢您，并且欢迎您使用有关使

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：15mb
    • 提供者：weixin_42170790

  1. Applied-ML-Algorithms:一个采用泰坦尼克号数据集并在scikit-learn和超参数调整中使用不同ML模型的ML项目-源码

  2. 应用ML算法 链接：《 在新标签中打开） 客观的： 从获取数据集，并使用各种机器学习模型来获得具有最高预测精度的最佳模型。 通过浏览和清理来数据集。 有关何时使用每种模型的方案。 学习机器学习模型的实际应用，例如： 线性回归 微调每个模型的超参数以提高准确性： 学习率 决策树深度 决策树的num_estimators 正则化参数C 核心 激活功能 hidden_​​layer_size 以及更多... 通过在测试数据集上测试每个模型并评估彼此的得分来选择最佳模型。 结果：

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-27
    • 文件大小：625kb
    • 提供者：weixin_42097967
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