机器学习|Titanic预测生还分析

最新推荐文章于 2023-02-23 14:02:21 发布

Jonathan-DME

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CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：机器学习正则表达式 random numpy 预测

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Jonathan_Woo/article/details/77938852

这篇博客介绍了利用机器学习技术对Titanic数据集进行生存预测的分析过程，探讨了短期与长期成长的不同视角。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Day1 2017-09-11
[耐心]我们都特别迫切自己一天[短期]锁获得的成长，而低估自己一年、两年[长期]所获得的成长。

#导入Re模块（正则表达式模块）
import re
#导入numpy模块，numpy别称np
import numpy as np
#导入pandas模块，pandas模块别称pd
import pandas as pd
#导入random模块，别称rd，random模块用于生成随机数
import random as rd
#从机器学习模块sklearn模块中引入preprocessing类
from sklearn import preprocessing
#从sklearn.cluster中导入KMeans算法
from sklearn.cluster import KM