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  1. 泰坦尼克数据集及预测生存源码

  2. 经典又兼具备趣味性的案例泰坦尼克号问题源码。大家都熟悉的『Jack and Rose』的故事,豪华游艇倒了,大家都惊恐逃生,可是救生艇的数量有限,无法人人都有,副船长发话了『lady and kid first!』,所以是否获救其实并非随机,而是基于一些背景有rank先后的。 训练和测试数据是一些乘客的个人信息以及存活状况,要尝试根据它生成合适的模型并预测其他人的存活状况。 对,这是一个二分类问题,很多分类算法都可以解决。
  3. 所属分类:Python

    • 发布日期:2018-08-14
    • 文件大小:100kb
    • 提供者:u014243649
  1. Titanic-Survival-源码

  2. 泰坦尼克号生存
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-26
    • 文件大小:40kb
    • 提供者:weixin_42131633
  1. machine_learning_projects::robot:机器学习项目-源码

  2. 机器学习项目 该存储库包含我在第一周完成的数据科学项目。 这些项目涵盖数据分析和可视化,功能工程,不同机器学习模型(随机森林,线性回归,决策树,朴素贝叶斯,ARIMA)的应用,超参数优化和正则化,自然语言处理和时间序列分析。 Gapminder-可视数据分析 数据: 目标:创建动画散点图 描述性统计,使用Matplotlib和Seaborn进行绘图 泰坦尼克号-分类项目 数据: 目标:应用机器学习模型预测泰坦尼克号上的乘客生存 探索泰坦尼克号数据集并建立基线模型 训练逻辑回归和随机森林分类
  3. 所属分类:其它

  1. Titanic_Survival_Prediction-源码

  2. 泰坦尼克号_生存_预测
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-14
    • 文件大小:225kb
    • 提供者:weixin_42100032
  1. Capstone_project_Titanic_Survival:这是Udacity机器学习纳米学位项目的回购,用于泰坦尼克号灾难生存预测-源码

  2. 使用机器学习预测泰坦尼克号灾难的生存 我为Udacity的机器学习工程师Nanodegree设计的项目重点是根据包含乘客数据(例如姓名,年龄,性别,社会经济舱等)的数据集,预测哪些乘客在泰坦尼克号沉船事故中幸存下来。 也就是说,我们正在尝试建立一个预测模型来回答以下问题:“什么样的人更有可能生存?” 该项目的目标属于分类类别。 为了解决此问题,我同时使用了Azure的自动ML(AutoML)功能和Azure的HyperDrive超参数调整工具。 比较每个实验中的最佳模型以找到性能最高的模型,然
  3. 所属分类:其它

  1. data-science-projects:主要是基于python scikit-learn的项目-源码

  2. 数据科学项目 此回购包含各种数据科学学习项目。 快速概览: connect-4-ai:这是课程挑战的一部分,目的是为玩connect 4产生获胜的maxmax ai,还编写了一个小插件来显示正在玩的游戏的动画。 dorian-gray-analysis:使用NLTK检索有关文本Dorain Gray的一些关键事实(关键名词短语,动词等) 手写解释器:使用无监督学习算法来建立用于识别手写数字的模型。 收入预测器:基于设定标准的随机森林模型收入预测器。 sport-vector-machi
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-08
    • 文件大小:756kb
    • 提供者:weixin_42163404
  1. Titanic-源码

  2. 泰坦尼克号 一个分类问题,与预测泰坦尼克号沉没灾难中的乘客的生存情况有关。 通过查看,分析和可视化具有因变量(即“生存”)的不同特征之间的关系和估计效果来开始问题。 通过各种图表(如直方图,条形图,使用matplotlib和seaborn库的点图)可视化每个变量。 通过使用数字数据类型的均值和分类数据类型的均值填充具有缺失值的要素来完成训练和测试数据集。 执行特征工程以排除在预测中具有可忽略的重要性的特征。 使用一键编码处理分类变量。 使用Logistic回归(准确度分数= 0.8),决策树(准
  3. 所属分类:其它

  1. titanic-survivor-prediction:Kaggle泰坦尼克号ML挑战-源码

  2. 泰坦尼克号幸存者的预测 这是机器学习竞赛的第一步。 挑战 :ship: 泰坦尼克号在1912年的首次航行中沉没,造成了一半以上的乘客生命。 给出了两个数据集,即train.csv和test.csv。 这两个数据集都包含每位登上泰坦尼克号飞船的乘客的信息,唯一的区别是train.csv告诉我们哪位乘客可以幸存,而test.csv却没有。 面临的挑战是建立一个预测模型,以预测test.csv中的哪些乘客更有可能幸存。 问题陈述 使泰坦尼克号乘客得以生存的特征(特征)。 预测模型 针对这一挑战,使
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-06
    • 文件大小:77kb
    • 提供者:weixin_42140716
  1. 泰坦尼克号生存-源码

  2. 泰坦尼克号生存
  3. 所属分类:其它

  1. 泰坦尼克号:预测泰坦尼克号沉没的生存-源码

  2. 铁达尼号 预测泰坦尼克号沉没的生存。 泰坦尼克号资料库包含: 'data':具有原始火车('train.csv')和测试('test.csv')数据 'Titanic.ipynb':此存储库的笔记本 “图像”:来自“ Titanic.ipynb”的所有可视化 'submission.csv':预测的csv文件。 问题 许多乘客未能幸免于泰坦尼克号沉没。 有关这些乘客的数据和信息,请访问 。 下表列出了所提供数据中的变量。 多变的 定义 钥匙 旅客编号 乘客的唯一标识符 生存 生存 0 =否
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-24
    • 文件大小:964kb
    • 提供者:weixin_42138525
  1. Titanic-ML-From-Disaster:使用Kaggle ML竞赛中提供的数据集来预测Titanic的生存-源码

  2. 泰坦尼克号:从灾难中学习机器 用Kaggle的ML竞赛中给出的数据集预测泰坦尼克号的生存时间 使用给定的数据集使用不同的算法训练模型,例如:Logistic回归,最近邻(kNN),支持向量机(SVM),内核SVM,朴素贝叶斯,决策树和随机森林分类 以不同方式可视化数据以清楚地理解它。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-22
    • 文件大小:130kb
    • 提供者:weixin_42137022
  1. 泰坦尼克号生存-源码

  2. 泰坦尼克号生存
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-20
    • 文件大小:88kb
    • 提供者:weixin_42126668
  1. 罗氏招聘:初级数据科学软件工程师-源码

  2. 泰坦尼克号-数据科学项目 介绍 这是一个简单的数据科学项目,旨在预测给定的人是否会幸免于泰坦尼克号坠机事故。 代码结构 该存储库包括: 2个Jupyter笔记本运行代码以训练和预测数据 data /:资料集以csv格式储存的资料夹 src /:具有所有必要类和功能的文件夹 数据 有2个包含Titanic数据的csv文件: 802条记录和12列的train.csv 带有89条记录和12列的val.csv这两个数据集都揭示了passanger是否幸存。 列说明: passengerId :此数
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-17
    • 文件大小:171kb
    • 提供者:weixin_42160645
  1. 生存的泰坦尼克号:机器学习模型-源码

  2. 泰坦尼克号幸存 机器学习模型
  3. 所属分类:其它

  1. 泰坦尼克号-幸存者-挑战:这个项目是二进制分类问题,乘客生存了(1)或死亡(0)-源码

  2. 泰坦尼克号幸存者挑战 该项目是二元分类问题,其中乘客幸存(1)或死亡(0)
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-13
    • 文件大小:476kb
    • 提供者:weixin_42118701
  1. Kaggle-泰坦尼克号生存-源码

  2. Kaggle-泰坦尼克号生存 在该存储库中,我已经在kaggle的titani数据集上练习了DS和ML技能。 我已经应用了超过5 ML算法来寻找最佳匹配
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-10
    • 文件大小:90kb
    • 提供者:weixin_42131790
  1. 泰坦尼克号深度生存分析:使用Pandas,Matplotlib,Seaborn库来分析,可视化和探索乘坐泰坦尼克号旅行的人的数据,并使用Scikit学习建模算法来预测其生存的可能性-源码

  2. 泰坦尼克号深度生存分析:使用Pandas,Matplotlib,Seaborn库来分析,可视化和探索乘坐泰坦尼克号旅行的人的数据,并使用Scikit学习建模算法来预测其生存的可能性
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-05
    • 文件大小:518kb
    • 提供者:weixin_42172572
  1. machine_learning_engineer_nd009:机器学习工程师纳米学位-源码

  2. :clipboard: 机器学习工程师ND009 ===> SageMathCell的交互式报告 P0:泰坦尼克号生存探索 P1:预测波士顿住房价格 P2:为CharityML寻找捐助者 P3:创建客户群 P5:建立数字识别程序(进行中) P6:俄罗斯储蓄银行俄罗斯住房市场(进行中) P7:建立学生干预系统 P8:分析纽约地铁数据集 计划项目 P0:泰坦尼克号生存探索 P1:预测波士顿住房价格 P2:为CharityML寻找捐助者 P3:创建客户群 P4:训练Smartcab驾驶
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-04
    • 文件大小:78mb
    • 提供者:weixin_42131890
  1. 通过机器学习和图形用户界面预测在泰坦尼克号上的生存:该程序包含干净而优美的图形用户界面(GUI),可通过使用8种机器学习模型和数据可视化工具进行交互不同的Python库。 用户可以通过选择要在测试数据上运行的模型来与GUI交互,然后将其带到

  2. 使用机器学习和图形用户界面在泰坦尼克号上的乘客的生存 该项目包含一个干净优美的图形用户界面(GUI),该界面通过使用不同的Python库与8种机器学习模型和数据可视化工具进行交互。 在Rutgers,我们了解到Python是一种很棒的通用语言,它为所有专业的开发人员提供了极大的通用性。 因此,我们决定利用Python对GUI开发的强大支持以及其数据科学和机器学习功能。 使用复杂的RMS Titanic数据集,其中包括有关每个乘客命运(幸存/死者)的信息(根据其经济状况,公平,机舱,社会阶层,亲戚
  3. 所属分类:其它

  1. 机器学习ND:Udacity机器学习纳米学位的回购-源码

  2. 机器学习 Udacity机器学习纳米项目的回购 项目:泰坦尼克号生存探索 描述: 在这个项目中,我创建了决策函数,试图根据每个乘客的特征(例如性别和年龄)来预测1912年泰坦尼克号灾难的生存结果。 我从一个简单的算法开始,然后增加它的复杂性,直到我能够在所提供的数据中准确预测至少80%的乘客的结果。 项目:预测波士顿住房价格 描述: 在这个项目中,我将基本的机器学习概念应用于马萨诸塞州波士顿地区的房价数据,以预测新房的售价。 我首先探索数据以获得有关数据集的重要功能和描述性统计信息。 接下来
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-03
    • 文件大小:130mb
    • 提供者:weixin_42116650
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