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搜索资源列表

  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. 泰坦尼克号.zip

  2. 使用机器学习算法预测泰坦尼克号存活概率分析，源码为jupter notebook格式，从数据预处理到可视化展示，特征相关性分析，到最后的几种算法预测准确率对比

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-08-26
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：zhao4757835

  1. titanic-v2-aka-using-regression:预测是一样的-源码

  2. 泰坦尼克号v2-aka使用回归 预测是相同的。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-25
    • 文件大小：73kb
    • 提供者：weixin_42118160

  1. competitions-源码

  2. 数据科学比赛 该存储库包含以下数据科学竞赛： -预测哪些乘客在泰坦尼克号沉船事故中幸存了下来。 -识别手写数字。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-22
    • 文件大小：17mb
    • 提供者：weixin_42160376

  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. 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. 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. 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. 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：同时使用ML模型和NN进行，经典的Kaggle挑战 https：www.kaggle.comctitanic-源码

  2. 卡格格（Kaggle）的泰坦尼克号预测比赛 可用 我使用了NN，调整参数并添加了Dropout 得到了0.73923 PS精度曲线显示过拟合，仍然需要使用回调进行修复，从而降低了验证分数

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-28
    • 文件大小：31kb
    • 提供者：weixin_42157166

  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. 泰坦尼克号预测-源码

  2. 泰坦尼克号预测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：83kb
    • 提供者：weixin_42133329

  1. Titanic_kaggle：使用机器学习模型在Kaggle Titanic数据集上进行实践以预测生存-源码

  2. 泰坦尼克号-从灾难中学习机器 创建于2020年3月。 预测泰坦尼克号的生存时间，并熟悉ML基础知识 参考： 任务： EDA（探索性数据分析） a. check basic info of dataset b. Data Visualization 数据处理 a. deal with missing value b. Transforms categorical features to vectors 适合不同型号 a. Random Forest b. XGBoost 预测ka

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：103kb
    • 提供者：weixin_42153793

  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. 你会幸存吗：预测如果在泰坦尼克号飞船上是否会幸存-源码

  2. 你会幸存吗 预测1912年乘坐泰坦尼克号飞船是否会幸存 使用的技术： 后端：Python 前端：HTML，CSS，JS 主持人：Heroku 如果您想贡献，请阅读 。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：466kb
    • 提供者：weixin_42131316

  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. Supervised_learning:来自Kaggle的所有监督学习项目，包括房价预测，时间序列或泰坦尼克号挑战-源码

  2. Supervised_learning:来自Kaggle的所有监督学习项目，包括房价预测，时间序列或泰坦尼克号挑战

  3. 所属分类：其它

  1. titanic-lesson:一个关于如何预测泰坦尼克号沉船事故幸存者的机器学习笔记本-源码

  2. 泰坦尼克号 一个关于如何预测泰坦尼克号沉船事故幸存者的机器学习 在本地运行 笔记本使用Python 3.8.6 安装Pipenv 笔记本使用Pipenv进行依赖管理，可以通过运行安装 pip install pipenv 还有其他几种安装Pipenv的方法。请按照查看所有可能的选项。 安装依赖 在项目目录中时，可以通过运行安装依赖项 pipenv install 或者，您可以通过运行以下命令手动安装它们 pip install pandas scikit-learn matplotlib sea

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：165kb
    • 提供者：weixin_42120283
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