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人工智能导论综合实验I-泰坦尼克号.doc

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简介：
本课程为《人工智能导论》配套实践课的第一部分，通过分析泰坦尼克号乘客生存预测的经典数据集，学生将掌握基本的数据预处理、特征工程及机器学习模型应用技能。 人工智能综合实验1选取了泰坦尼克号数据集作为研究对象。本次实验旨在通过分析乘客的生存情况来探索机器学习算法的应用，并对影响生存率的关键因素进行深入探讨。在实验过程中，学生将掌握如何清洗、处理并利用大规模的数据集来进行预测建模和数据分析。 该任务不仅要求学生们具备扎实的基础知识，如统计学和编程技能（尤其是Python），同时也鼓励他们运用创新的方法来解决实际问题。通过这个项目，参与者能够提升自己的数据科学能力，并对人工智能领域的相关技术有更深入的理解与应用实践。

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  • 人工智能导论综合实验I-泰坦尼克号.doc
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    本课程为《人工智能导论》配套实践课的第一部分，通过分析泰坦尼克号乘客生存预测的经典数据集，学生将掌握基本的数据预处理、特征工程及机器学习模型应用技能。 人工智能综合实验1选取了泰坦尼克号数据集作为研究对象。本次实验旨在通过分析乘客的生存情况来探索机器学习算法的应用，并对影响生存率的关键因素进行深入探讨。在实验过程中，学生将掌握如何清洗、处理并利用大规模的数据集来进行预测建模和数据分析。 该任务不仅要求学生们具备扎实的基础知识，如统计学和编程技能（尤其是Python），同时也鼓励他们运用创新的方法来解决实际问题。通过这个项目，参与者能够提升自己的数据科学能力，并对人工智能领域的相关技术有更深入的理解与应用实践。
     
  • 泰坦尼克号数据报告-泰坦尼克号数据分析.pdf
    优质
    本PDF报告深入分析了泰坦尼克号乘客的数据，涵盖了生存率、性别、年龄及舱位等级等因素的影响，旨在揭示这一历史悲剧背后的统计规律与社会现象。 泰坦尼克号数据报告 891名乘客中有549人遇难，占61.6%，342人生还，占38.4%。 各等级船舱的乘客人数如下： - 三等船舱：最多，占比为55.1% - 一等船舱：次之，占比为24.2% - 二等船舱：最少，占比为20.7% 男女乘客分布情况： 男乘客有577人，占64.8%；女乘客有314人，占35.2%。 年龄分布方面： 通过直方图可以看出，大多数人的年龄集中在29岁左右。具体描述性统计数据显示平均年龄为29.5岁，最大值为80岁，最小值不到一岁（使用int()取整后显示为零）。 兄弟姐妹及配偶在船上的乘客情况如下： - 没有兄弟姐妹或配偶的乘客较多，占68.2%。 父母和孩子也在船上分布的情况： 通过柱状图可以看出不同数量的家庭成员随行比例。
     
  • 泰坦尼克号数据集
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    泰坦尼克号数据集包含了乘客信息，如姓名、年龄、性别及登船地点等，用于分析生存率与各种因素之间的关系。 泰坦尼克数据集包含train.csv、test.csv和gendermodel.csv三个文件。
     
  • 泰坦尼克.zip
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    《泰坦尼克号》是一部经典的爱情灾难片，讲述了豪华邮轮“泰坦尼克号”首航撞上冰山沉没的历史事件中，不同阶层人物间的爱情故事。 “Python pandas 泰坦尼克号数据分析”一文中所用到的数据为压缩包形式，请下载后解压再使用。
     
  • 泰坦尼克.zip
    优质
    《泰坦尼克号》是一部经典的爱情灾难片，讲述了1912年豪华巨轮“泰坦尼克号”首航撞上冰山沉没的故事，以及穷画家杰克与贵族少女萝丝之间的爱情传奇。 这是一个有趣的入门级项目，很多人已经做过。最近更新了数据分析三剑客系列的内容，接下来会开始更新这个项目的动态。年初我接触了一些数据挖掘的知识，希望明年能在学业和技术上都有所收获，请大家多多支持。
     
  • 泰坦尼克号（压缩版）.zip
    优质
    《泰坦尼克号》是一部经典的爱情灾难电影，此压缩版保留了原片精华，讲述了一段发生在豪华邮轮上的浪漫悲剧故事。 使用机器学习算法预测泰坦尼克号乘客的存活概率分析包括从数据预处理到可视化展示的全过程。该过程涵盖了特征相关性分析，并且最终比较了几种不同算法的预测准确率。整个流程以Jupyter Notebook格式呈现，详细展示了如何通过一系列步骤来提高模型性能和理解数据特性。
     
  • 泰坦尼克号的数据集
    优质
    泰坦尼克号的数据集包含乘客信息，用于分析生存率与性别、年龄、船舱等级等因素的关系，是数据科学入门的经典案例。 Kaggle平台上的泰坦尼克号数据集包含源代码及详细注释。
     
  • 泰坦尼克号数据集.zip
    优质
    泰坦尼克号数据集.zip包含的是关于泰坦尼克号乘客信息的数据集合，包括乘客ID、姓名、票号、登船港口等详细信息。此数据集常用于机器学习中的分类算法练习和生存分析研究。 关于Kaggle的Titanic数据集，在这里提供了一个打包好的版本。这样就避免了直接从Kaggle下载可能遇到的一些麻烦。