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泰坦尼克数据集(titanic_泰坦尼克数据集.zip)

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简介:
有一份公众号以及一系列相关的文章,正是凭借泰坦尼克数据集得以构建。我曾对数据集的选择感到困惑,但经过长久的探索,发现许多类似的资源都存在收费问题。因此,我衷心祝贺那位提供免费资源的开发者,这无疑降低了学习者们的入门门槛,为更多人提供了宝贵的学习机会。

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客服
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  • .zip
    优质
    《泰坦尼克数据集》包含了泰坦尼克号乘客的信息,如生存状态、性别、年龄及舱位等级等,用于数据分析和机器学习模型训练。 泰坦尼克号生还者数据集包含了乘客的相关信息及其在“泰坦尼克”号邮轮灾难中的生存状况。这些数据通常用于数据分析和机器学习模型的训练,帮助人们研究影响生存几率的各种因素,如年龄、性别、船票等级等。通过分析该数据集,研究人员可以更好地理解历史事件背后的社会经济模式,并开发预测生还概率的算法。
  • .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。
  • _titanic.zip
    优质
    泰坦尼克数据集_titanic.zip包含了著名的泰坦尼克号乘客生存记录的数据集合,其中包括乘客的年龄、性别、船票等级等信息。用于数据分析和机器学习模型训练。 有一个公众号和一些文章使用了泰坦尼克数据集。我不清楚为什么它们会选择这个数据集,但我找了很久才找到一个免费的版本,这使得大家的学习门槛更低了一些。再次感谢那个提供免费资源的人。
  • (titanic_dataset.csv)
    优质
    泰坦尼克数据集包含泰坦尼克号乘客的信息,包括年龄、性别、舱位等级等字段,常用于机器学习中的分类和预测分析。 摘要:泰坦尼克数据集提供了在该船撞上冰山沉没时船上2201人的四个分类属性的值。这些属性包括社会阶层(头等舱、二等舱、三等舱或船员)、年龄(成人或儿童)、性别,以及是否幸存下来。 数据描述: - 来源:自然 - 使用目的:评估 - 属性数量:4个 - 数据案例数:2,201条 - 原型任务数量:1个 - 在此数据集上运行的方法数量:3种 贡献者:Radford Neal
  • 优质
    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。
  • 优质
    简介:泰坦尼克号数据集包含乘客信息,用于分析生存率与性别、年龄、船票等级等因素之间的关系,是机器学习中经典的数据科学案例。 泰坦尼克号数据集包括训练集(train)和测试集(test),同时还包含性别标签(gender)。
  • Python.zip
    优质
    本资源为Python泰坦尼克号数据集.zip,内含用于机器学习和数据分析的经典泰坦尼克号乘客数据,适合初学者进行生存预测模型实践。 这里面是Kaggle泰坦尼克号的Python实验代码及实验报告,正确率有保证。
  • 号 Kaggle .zip
    优质
    该数据集包含泰坦尼克号乘客信息,用于预测生存率分析,包括乘客ID、姓名、票号、登船港口等字段,常用于机器学习模型训练与评估。 题目提供的训练数据集包含11个特征:Survived(0代表死亡,1代表存活);Pclass(乘客所持票类,有三种值:1、2、3);Name(乘客姓名);Sex(乘客性别);Age(乘客年龄,存在缺失值);SibSp(乘客兄弟姐妹或配偶的数量,整数值);Parch(乘客父母或孩子的数量,整数值);Ticket(票号,字符串格式);Fare(乘客所持票的价格,浮点数范围0-500不等);Cabin(乘客所在船舱编号,存在缺失值);Embarked(乘客登船港口:S、C、Q,存在缺失值)。
  • Titanic_Kaggle_train_data.csv和.zip
    优质
    该文件包含著名的泰坦尼克号生存预测数据集,用于机器学习竞赛。数据包括乘客的年龄、性别、票价等信息,旨在通过这些特征预测乘客在泰坦尼克号沉船事件中的生还情况。 使用正版数据集并包含代码可以避免在官网下载和注册的麻烦。
  • 号的
    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。