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Titanic_Kaggle_train_data.csv和泰坦尼克数据集.zip

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简介：
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。

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  • Titanic_Kaggle_train_data.csv和泰坦尼克数据集.zip
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    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。
     
  • 泰坦尼克数据集.zip
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    《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。
     
  • 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。
     
  • Python泰坦尼克号数据集.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。
     
  • 泰坦尼克号 Kaggle 数据集.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）。
     
  • 泰坦尼克数据集_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。
     
  • 泰坦尼克数据集(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
     
  • 泰坦尼克号数据集
    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。
     
  • 【数据集】泰坦尼克号数据集
    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）。
     
  • 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。