Titanic

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泰坦尼克号数据分析 案例：泰坦尼号数据分析 背景： 泰坦尼克号的沉没是历史上最臭名昭着的沉船之一。1912年4月15日，在首次航行期间，泰坦尼克号撞上冰山后沉没，2224名乘客和机组人员中有1502人遇难。这场轰动的悲剧震撼了国际社会，并导致了更好的船舶安全条例。 海难导致生命损失的原因之一是没有足够的救生艇给乘客和机组人员。虽然幸存下来的运气有一些因素，但一些人比其他人更有可能生存，比如妇女，儿童和上层阶级。 数据... 阅读详情

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Kaggle-泰坦尼克号生存者预测比赛|初级入门

问题描述 泰坦尼克号的沉没是历史上最臭名昭著的沉船事件之一。1912年4月15日，泰坦尼克号在处女航中撞上冰山沉没，2224名乘客和船员中1502人遇难。这一耸人听闻的悲剧震惊了国际社会，并导致了更好的船舶安全条例。 沉船造成如此巨大人员伤亡的原因之一是没有足够的救生艇来容纳乘客和船员。虽然在沉船事件中幸存下来也有一些运气的因素，但有些人比其他人更有可能幸存下来，比如妇女、儿童和上层阶级。 在这个挑战中，我们要求你完成对可能存活下来的人的分析。我们特别要求你们运用机器学习工具来预测哪些乘客在灾难

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1.问题描述RMS泰坦尼克号的沉没是历史上最臭名昭着的沉船之一。1912年4月15日，在首次航行期间，泰坦尼克号撞上冰山后沉没，2224名乘客和机组人员中有1502人遇难。这场轰动的悲剧震撼了国际社 ...

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Titanic人员生存预测

Titannic是kaggle最受欢迎的竞赛项目之一，它的数据集包含泰坦尼克号上的乘客详细信息，信息涵盖很多方面。竞赛要求很简单：使用机器学习来创建一个模型，该模型可以预测哪些乘客在泰坦尼克号沉船事故中幸存下来。本文参考了网上各种实现代码，使用sklearn机器学习库编码实现了三种分类器算法：随机森林分类器、K近邻分类器和支持向量机分类器。并对三种分类器算法的识别率进行了比较分析。我们使用的编程语言是python，版本号是3.8.8。

m0_54772292的博客 1713

对泰坦尼克号数据集的简单分析（决策树，支持向量机，随机森林）

RMS泰坦尼克号的沉没是历史上最臭名昭著的沉船之一。1912年4月15日，在首次航行期间，泰坦尼克号撞上冰山后沉没，2224名乘客和机组人员中有1502人遇难。这场轰动的悲剧震撼了国际社会，并导致了更好的船舶安全条例。 海难导致生命损失的原因之一是没有足够的救生艇给乘客和机组人员。虽然幸存下来的运气有一些因素，但一些人比其他人更有可能生存，比如妇女，儿童和上层阶级。

基于titanic数据集介绍数据分析处理流程

如何独立完成一个数据处理工作 1.对数据进行观测 2.进行特征工程 3.选择适当的模型 4.对模型进行验证 5.对模型进行调参 6.训练模型 7.生成模型精度报告

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Titanic---Machine-Learning-from-Disaster:泰坦尼克号的沉没是历史上最臭名昭著的海难之一。 1912年4月15日，在她的处女航中，被广泛认为的“沉没” RMS泰坦尼克号与冰山相撞后沉没。 不幸的是，船上没有足够的救生艇供所有人使用，导致2224名乘客和机组人员中的1502人死亡。 尽管幸存有一些运气，但似乎有些人比其他人更有可能生存。 在这项挑战中，我们要求您建立一个可以回答问题的预测模型

泰坦尼克号-从灾难中学习机器 泰坦尼克号的沉没是历史上最臭名昭著的海难之一。 1912年4月15日，在她的处女航中，被广泛认为的“沉没” RMS泰坦尼克号与冰山相撞后沉没。 不幸的是，船上没有足够的救生艇供所有人使用，导致2224名乘客和机组人员中的1502人死亡。 尽管幸存有一些运气，但似乎有些人比其他人更有可能生存。 在这一挑战中，我们要求您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？” 使用旅客数据（即姓名，年龄，性别，社会经济舱等）。 这是我对Kaggle的第一个挑战。

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本文的主要内容是 Titanic 预测问题，文中包括数据集介绍、实验环境配置、实验过程、实验代码以及实验结果这几个部分，该实验采用了支持向量机(SVM)、随机森林算法(RFC)和反向传播算法(BP，也称为BP神经网络)，通过对乘客信息的分析，了解具备哪些特征的乘客更容易存活，建立机器学习模型并预测乘客的生还情况。...

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谷歌师兄的leetcode刷题笔记预测泰坦尼克号上的生存 我们将应用机器学习工具来预测哪些乘客在泰坦尼克号悲剧中幸存下来。 动机 在这项研究中，探索性分析 (EDA) 与泰坦尼克号邮轮乘客数据集的可视化以及不同的 ML 算法，如逻辑回归、KNN、朴素贝叶斯、SVM、决策树和随机森林已经进行了相关的预测. 该项目是使用 Python 库创建的： scikit-learn/pandas/numpy。 回顾 运行项目： 要运行此项目，请使用 Jupyter Notebook 或 Google Colab。 此存储库中的文件 Titanic_ML.ipynb 文件包含所进行分析的所有代码、图和相关描述。 数据集来源 该数据集可以在 Kaggle () 上找到，其中包含有关泰坦尼克号邮轮乘客信息的数据。 相关信息 数据集包含以下特征： 乘客 ID - 分配给每位乘客的数字 ID； Survived - 乘客是否幸存 (1) 或没有 (0)。 它是我们的目标变量； Pclass - 票类（第 1 = 高，第 2 = 中，第 3 = 低）； 姓名 - 乘客姓名； 性别 - 乘客的性别（男性或女性）；
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