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1.简介Kaggle是数据科学领域的一个重要竞赛网站，主要分为Featured、Research、Recruitment、Getting Started四个方面的竞赛，各个方面竞赛都有着自己的特点，对应着不同的人群。对于一个数据挖掘初学者而言，在kaggle开始一个竞赛之前要有一点必要的准备。2.前期准备1.账号注册： 注册一个kaggle账号是必须的，进入kaggle官网进行注...

回顾前一章中对于kaggle网站的基本信息进行了介绍，进行了简单的数据可视化练习，这一章学习一下对数据特征的提取和分析，用例为kaggle Titanic特征工程notes：本文使用数据集下载地址 1.获救与否与家庭成员数目的关系 (feature 1)SibSp and Parch Parch类型–用来存储某人的父母和孩子数目 Sibsp类型–用来存储某人兄弟和配偶的数目...

回顾前一章中对于如何对于泰坦尼克号中的数据进行特征工程，对于各个特征进行分析取舍，得到一个较有代表性的特征集，这一章可以开始对数据进行预测处理。模型融合notes：本文使用数据集下载地址 查看各个特征的相关性 colormap = plt.cm.RdBu plt.title('Pearson Correlation of Features', y=1.05, s...

Xgboost学习笔记前言在按照kaggle官网的教程走Titanic预测流程时，完全按照教程走下来发现正确率并不是很高，打算对结果进行优化，从Xgboost和Sklearn入手来进行学习。学习笔记关于如何安装使用Xgboost在这里不再叙述，语言以python为例开始学习 Xgboost是什么？Xgboost是一个极端梯度增长(Extreme Gradient Bo...