数据分析入门 | kaggle泰坦尼克任务

已于 2022-03-16 16:29:24 修改
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分类专栏： Python 文章标签： 数据分析 数据挖掘 深度学习 python 算法
于 2022-03-14 21:11:06 首次发布
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本文档记录了使用Python进行Kaggle泰坦尼克竞赛的数据分析过程，涉及数据加载、初步观察和pandas基础，适合初学者参考。

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这个章节主要是参加DataWhale的数据分析项目过程中的记录，希望能对感兴趣的同学有一些帮助。

目录索引

一、章节导航

  1. 数据分析入门 | kaggle泰坦尼克任务（一）—＞数据加载和初步观察
  2. 数据分析入门 | kaggle泰坦尼克任务（二）—＞pandas基础

二、其他集合

菜菜的Python学习日记 | Python从入门到入土详解

菜菜的刷题日记 | 被LeetCode用Python狂虐的那段日子

菜菜的并发编程笔记 | Python并发编程详解

菜菜的深度学习笔记 | 基于Python的理论与实现 —＞ 从理论到实战

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数据分析实战：泰坦尼克的任务——from kaggle（连载1）
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08-18 603
这门课程得主要目的是通过真实的数据，以实战的方式了解数据分析的流程和熟悉数据分析python的基本操作。知道了课程的目的之后，我们接下来我们要正式的开始数据分析的实战教学，完成kaggle上泰坦尼克的任务，实战数据分析全流程。 代码都是jupyter形式 1.第一章： 1.1数据加载 载入数据 数据集下载 https://www.kaggle.com/c/titanic/overview 1.1.1 任务一：导入numpy和pandas import numpy as np import pandas
数据分析实战：泰坦尼克的任务——from kaggle（连载4）
m0_49863527的博客
08-23 282
这门课程得主要目的是通过真实的数据，以实战的方式了解数据分析的流程和熟悉数据分析python的基本操作。知道了课程的目的之后，我们接下来我们要正式的开始数据分析的实战教学，完成kaggle上泰坦尼克的任务，实战数据分析全流程。 代码都是jupyter形式 数据重构(下) import numpy as np import pandas as pd 6.1 数据聚合与运算 导入上节保存的数据 text = pd.read_csv(r"C:\Users\win 10\Desktop\result.csv")
数据分析实战：泰坦尼克的任务——from kaggle（连载2）
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08-18 320
这门课程得主要目的是通过真实的数据，以实战的方式了解数据分析的流程和熟悉数据分析python的基本操作。知道了课程的目的之后，我们接下来我们要正式的开始数据分析的实战教学，完成kaggle上泰坦尼克的任务，实战数据分析全流程。 代码都是jupyter形式 复习：在前面我们已经学习了Pandas基础，知道利用Pandas读取csv数据的增删查改，今天我们要学习的就是探索 性数据分析，主要介绍如何利用Pandas进行排序、算术计算以及计算描述函数describe()的使用。 第一章：探索性数据分析 3.1开
Titanic-ML-From-Disaster：使用Kaggle ML竞赛中提供的数据集来预测Titanic的生存
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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。
python泰坦尼克号案例分析_利用python对泰坦尼克号数据集进行分析
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02-10 1396
一、数据来源数据集来自于Kaggle。Kaggle是一个数据分析建模的应用竞赛平台。当然也可以从其它地方下。二、相关工具2.1 Python 3.5.22.2 Anaconda 3三、牛刀小试3.1 导入训练数据集import pandas as pdimport numpy as npfrom pandas import Series,DataFramef = open(r'E:\Python\...
Kaggle入门-泰坦尼克号之灾（数据集+代码+结果）.zip
02-06
在数据科学的世界里，Kaggle是一项备受推崇的竞赛平台，它为初学者和专家提供了丰富的数据集和挑战，以提升数据分析和机器学习技能。本教程将通过泰坦尼克号灾难的数据集，引导你进入Kaggle的大门。泰坦尼克号是20...
数据分析入门（kaggle实战—泰坦尼克）
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12-14 1932
载入数据 任务一：导入numpy和pandas import numpy as np import pandas as pd 任务二：载入数据 (1) 使用相对路径载入数据 (2) 使用绝对路径载入数据 df = pd.read_csv('train.csv') df.head(3) PassengerId Survived Pclass Name Sex Age SibSp Parch Ticket Fare Cabi..
kaggle入门——泰坦尼克号之灾
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11-03 2201
Kaggle的泰坦尼克号入门比赛是一个经典的机器学习项目，旨在让参与者通过建立模型来预测乘客在泰坦尼克号沉船事件中的生还情况。这个任务提供了一个包含乘客信息的训练数据集，其中包括了乘客的个人信息（如年龄、性别、船舱等级等）以及是否生还的标签。参与者需要使用这些数据建立一个模型，并使用测试数据集来验证模型的准确性。我们直接通过代码讲解，来梳理一下一个数据分析任务的全过程。比赛地址。
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"泰坦尼克号生还概率数据"是Kaggle上一个经典的数据科学入门比赛，旨在预测泰坦尼克号沉船事件中乘客的生存情况。通过这个比赛，参与者可以学习和应用数据预处理、特征工程、机器学习算法等关键技能。 首先，我们...
Kaggle入门——泰坦尼克之灾
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PassengerID—ID,具有唯一标识的作用，一个人员对应一个IDSurvived -- 是否幸存,1表示是，0则表示否Pclass -- 船舱等级,1:一等舱,2:二等舱,3:三等舱（较为重要）Name -- 姓名（可提取出更多信息）Sex -- 性别,female女性,male男性（较为重要）Age -- 年龄（较为重要）SibSp – 旁系亲友Parch – 直系亲友Ticket -- 船票Fare -- 票价Cabin -- 舱位Embarked -- 登船港口编号。
颜色分类leetcode-kaggle_redefining_cancer_treatment:个性化医疗：用深度学习重新定义癌症治疗
07-06
颜色分类leetcode 免责声明：这项工作得到了实验室的支持，所有的实验都是在他们的平台上训练的。 个性化医疗：用深度学习重新定义癌症治疗 介绍 在本文中，我们想向您展示如何将深度学习应用于我们不是专家的领域。 通常在任何问题中应用领域信息，我们都可以以我们的算法更好地工作的方式来转换问题，但事实并非如此。 我们将为 Kaggle 比赛创建一个深度学习模型：“” 比赛的目标是将一份文件，一篇论文，归类为有助于肿瘤生长的突变类型。 我们还有用于分类的基因和变体。 目前，基因突变的解释是手动完成的，这是一项非常耗时的任务。 我们可以将此问题视为应用于医学文章领域的文本分类问题。 在这里突出特定领域很重要，因为由于使用的词汇表，我们可能无法将其他文本分类模型应用于我们的特定领域。 我们面临的另一个重要挑战是数据集仅包含 3322 个用于训练的样本。 通常深度学习算法有数十万个样本进行训练。 我们将不得不保持我们的模型简单或进行某种类型的数据增强以增加训练样本。 在接下来的部分中，我们将看到文本分类方面的相关工作，包括非深度学习算法。 接下来，我们将描述训练前的数据集和修改。 我们将继续描述
Kaggle数学竞赛泰坦尼克号生存预测的代码
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面试 网站地址 组织打造 GitHub Pages（国外）： ： Gitee Pages（国内）： ://apachecn.gitee.io/interview 第三方站长 地址A：xxx（欢迎留言，我们完善补充） 组织介绍 我们不是Apache的官方组织/机构/团体，只是Apache技术栈（以及AI）的爱好者！ 合作或名义，请联系： ： : ApacheCN-面试求职群【724187166】 程序员的双手是魔术师的双手，他们把枯燥无味的代码变成了丰富多彩的软件。——《疯狂的程序员》 参与须知 熟悉： 面试求职 目前关于面试注意一下几个点： ：没有最好的，只有最适合的 ：这个
leetcode没开优化么-kaggle:Kaggle解决方案的集合。不是很抛光
07-07
leetcode 没开优化么Kaggle 解决方案 我一直在使用 Kaggle 作为学习机器学习/人工智能技术的借口。 我一直在学习的资源 以下是我一直在学习的一些主要资源（按粗略的时间顺序）。 作为参考，我从广泛的编程背景、体面但生疏的数学背景和机器学习的基本背景开始。 ：使用已发布的代码很有趣，尽管我还不知道许多参数的含义。 ：并不太担心 Deep Belief Networks 的细节，因为有人告诉我，深度学习的最新进展并不支持这些细节。 然而，我发现在实际启动和运行一个非完全黑盒的神经网络方面有很多价值。 : 直到我读完这本书，我才真正觉得我明白了发生了什么（或者至少知道得足够了解我不知道的东西）。 我强烈建议完成整个事情。 作者预测我的困惑和反对意见，并传达直觉和动机的能力给我留下了特别深刻的印象。 : Andrew Ng 的机器学习课程。 包含有关我以前从未见过的许多主题的有用详细信息。 然而，课程的速度比我希望的要慢，但如果选择正确，感觉非常有用。 ：对于学习一些实用技巧以从神经网络中获得更好的性能很有用。 前半部分非常有用且可读（尽管我没有完成所有的数学运算）。 后半部
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今天发现投的实习都gg了，正式开始学机器学习啦。 之前coursera的吴恩达其实学过的，python基础也有的，所以直接开始搞项目。kaggle登不上去，打算从天池和科赛开始模仿起。 第一个项目，泰坦尼克号生存率预测，三种算法： 1、线性回归 2、逻辑回归 3、随机森林 【数据预处理】 import pandas as pd import numpy as np path1='D:/data_analysis/jupyter_notebook/machine_learning/dataset//tita
kaggle——Titanic
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Kaggle之泰坦尼克号（1） 问题： 1912 年 4 月 15 日，泰坦尼克号沉没，船上的每个人都没有足够的救生艇，导致 2224 名乘客和船员中有 1502 人死亡。虽然幸存下来有一些运气因素，但似乎有些人比其他人更有可能幸存下来。 构建一个预测模型来回答这个问题：“什么样的人更有可能生存？” 使用乘客数据（即姓名、年龄、性别、社会经济阶层等） 可用数据集： 训练集（train.csv） 测试集（test.csv） 解决方案一： score：0.78468 Leaderboard：1700/142
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