Advertisement

网易云课堂《TensorFlow基础》：泰坦尼克号获救预测Jupyter代码笔记

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本课程通过Jupyter笔记本提供TensorFlow在Python中的实战应用，以泰坦尼克号乘客生存预测为案例，适合初学者掌握机器学习基础知识。 根据网易云课堂《Tensorflow基础泰坦尼克获救预测》课程整理的Jupyter代码笔记。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 网易云课堂《TensorFlow基础》：泰坦尼克号获救预测Jupyter代码笔记
    优质
    本课程通过Jupyter笔记本提供TensorFlow在Python中的实战应用，以泰坦尼克号乘客生存预测为案例，适合初学者掌握机器学习基础知识。 根据网易云课堂《Tensorflow基础泰坦尼克获救预测》课程整理的Jupyter代码笔记。
     
  • 泰坦尼克号幸存预测（Kaggle）
    优质
    本项目基于Kaggle竞赛“泰坦尼克号生存预测”，通过分析乘客数据如年龄、性别、舱位等级等，建立模型以预测其生还概率。 【Kaggle】泰坦尼克号生存预测 Titanic。score：0.80861，项目包含 jupyter notebook、csv 和 python 文件。代码中包括 EDA（探索性数据分析）过程，并使用了逻辑回归模型（Logistic Regression）、决策分类树模型（Decision Tree）、随机森林模型（Random Forest）和梯度提升树模型（Gradient Boosting Tree）。其中，最高得分为逻辑回归模型的0.80861。
     
  • 泰坦尼克号数据预测分析.zip
    优质
    本资料包包含关于《泰坦尼克号》电影乘客数据集的预测分析报告及代码，旨在探讨机器学习模型在生存率预测中的应用。适合数据分析与机器学习爱好者参考学习。 泰坦尼克号幸存者预测是Kaggle上一个经典的数据科学比赛项目。参赛者通过分析乘客数据来建立模型，预测哪些乘客可能在泰坦尼克号沉船事件中生存下来。这个任务不仅考验了参与者的数据分析能力，还要求他们具备机器学习和统计学的知识，以便准确地识别影响幸存的关键因素。
     
  • 泰坦尼克号幸存预测数据集
    优质
    泰坦尼克号幸存预测数据集包含乘客信息如年龄、性别、舱位等级等，用于分析与预测哪些因素影响了他们在1912年泰坦尼克号沉船事件中的生存几率。 泰坦尼克号生存预测数据集包含在文件 Taitanic data.zip 中。
     
  • 泰坦尼克号幸存预测数据集
    优质
    泰坦尼克号幸存预测数据集包含乘客信息如性别、年龄、舱位等级等，用于分析和构建模型预测他们在1912年泰坦尼克号沉没事故中的生存几率。 泰坦尼克号生存预测数据集包含了用于分析乘客在“泰坦尼克”号沉船事件中的生还可能性的相关信息。这个数据集通常被用来进行机器学习模型的训练，以便更好地理解哪些因素可能影响一个人在这场灾难中幸存下来的可能性。这些因素包括但不限于年龄、性别、舱位等级和家庭成员数量等。通过这样的分析，可以帮助识别出那些在类似情况下最有可能需要特别关注的人群。
     
  • 泰坦尼克号生存预测数据集
    优质
    泰坦尼克号生存预测数据集包含乘客信息如年龄、性别、票级等，用于分析和构建模型以预测他们在1912年泰坦尼克号沉没事件中的生还情况。 泰坦尼克号数据集完整版已经试验过，欢迎下载。
     
  • 泰坦尼克号幸存船员预测分析
    优质
    本文章聚焦于泰坦尼克号沉没事件中幸存船员的故事与经历，并结合数据分析和历史记录进行深入探讨。 泰坦尼克号船员获救预测第一步是导入各种包： ```python import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams[font.sans-serif]=[SimHei] # 用来正常显示中文标签 import seaborn as sns from sklearn import datasets, impute from sklearn.preprocessing import StandardScaler, PolynomialFeatures ``` 这段代码导入了数据处理、可视化和机器学习预处理所需的库。